[tel-00450032, v1] Comment conserver un niveau de risques

Transcription

THESE
présentée par
Vincent OZOUF
Pour obtenir le diplôme de
DOCTEUR DE L’UNIVERSITE DE SAVOIE
(Arrêté ministériel du 30 mars 1992)
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Spécialité : génie Industriel
Concevoir et produire « sûr de fonctionnement » :
Comment conserver un niveau de risques acceptable
dans un contexte de conception / industrialisation de
plus en plus rapide d’un produit de plus en plus
complexe
Soutenue publiquement le 7 décembre 2009 devant un jury composé de
Zohra CHERFI
Rapporteur
Alain BARREAU
Rapporteur
Jean-Pierre NADEAU
Président
Pierre MOREL
Membre du jury
Maurice PILLET
Directeur de thèse
Paul SCHIMMERLING
Membre du jury
Professeur à l’université Technologique de
Compiègne
Professeur à l’Institut des Sciences et
Techniques de l’Ingénieur d’Angers
Professeur à l’Ecole Nationale Supérieure des
Arts et Métiers de Bordeaux
Directeur Qualité du groupe SOMFY
Professeur à l’université de Savoie
Chef de la cellule d'expertise " Statistiques et
Optimisation de la Conception" de
l’ingénierie mécanique du groupe RENAULT
Préparée au sein du laboratoire SYMME
Système et Matériau pour la MEcatronique
Table des matières
Sommaire
Introduction
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La maîtrise de risque en conception
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1. Introduction
2. L’analyse fonctionnelle
2.1. Phase 1 : Définir les limites du système
2.2. Phase 2 : Validation du besoin du système
2.3. Phase 3 : Rechercher les différentes situations de vie
2.4. Phase 4 : Lister les environnants du système
2.5. Phase 5 : Rechercher les fonctions du systèmes
2.6. Phase 6 : libeller les fonctions
2.7. Phase 7 : Caractériser les fonctions
2.8. L’analyse fonctionnelle interne ou technique
2.8.1. Décomposition du système
2.8.2. Identification des flux à l’intérieur du système
3. L’Analyse Préliminaire de Risques
3.1. L’APR approche fonctionnelle
3.2. L’APR approche agressions
3.2.1. Agression du système vers l’extérieur
3.2.2. Agression du milieu extérieur sur le système
4. L’AMDEC Produit
4.1. L’AMDEC Produit : approche fonctionnelle
4.1.1. Analyse qualitative de l’AMDEC Produit approche fonctionnelle
4.1.2. Analyse quantitative de l’AMDEC Produit approche fonctionnelle
4.1.3. Etude comparative des grilles de cotation proposées par les
constructeurs automobile
4.1.4. Nos propositions en termes de grilles de cotation d’AMDEC Produit
4.1.5. Actions correctives à mettre en œuvre suite à l’AMDEC Produit
4.1.6. Mise à jour des AMDEC Produit
4.2. L’AMDEC Produit : approche composant
4.3. Lien entre l’approche fonctionnelle et l’approche composant
4.4. Définition des caractéristiques spéciales du produit
5. L’arbre de défaillance
5.1. Arbre de défaillance, arbre des causes ou arbres d’événements
5.2. Construction de l’arbre de défaillance
5.2.1. Définition de l’événement redouté (sommet de l’arbre)
5.2.2. Les portes logiques
5.2.3. Déroulé de l’analyse
5.3. Evaluation de la robustesse de conception par le niveau de coupe
5.4. Evaluation de la probabilité d’apparition de l'événement redouté
5.5. Allocation fiabilité des différents composants du système
6. Conclusion du chapitre
Concevoir et produire « sûr de fonctionnement »
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Table des matières
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La maîtrise de risque en fabrication
81
1. Introduction
2. Cartographie du processus
2.1. Descriptif du diagramme de flux
2.2. Recherche des paramètres par un plan d’expériences
3. AMDEC Processus
3.1. Constitution du groupe de travail
3.2. AMDEC Processus : Partie analyse qualitative
3.3. AMDEC Processus : Partie analyse quantitative
3.3.1. Cotation de l’occurrence
3.3.2. Cotation de la gravité
3.3.3. Cotation de la détection
3.3.4. Etude comparative des grilles de cotation proposées par les
constructeurs automobile
3.3.5. Nos propositions en termes de grilles de cotation d’AMDEC
Processus
3.3.6. Approche originale de cotation de l’AMDEC Processus : la cotation
ppm
3.4. AMDEC Processus : Partie actions correctives
3.5. Mise à jour des AMDEC processus
Vers une maîtrise de risque efficiente en conception
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Introduction
Procédure de conception sûre et rapide
Apport au niveau de l’analyse fonctionnelle
Amélioration de l’efficience au niveau de l’APR fonction
4.1. Positionnement de chaque fonction dans notre matrice Importance /
Maîtrise
4.2. Détermination du mode de définition du type de validation
5. Notre approche de validation des fonctions de type sécuritaire par arbre de
défaillance
5.1. Détermination du niveau SIL des défaillances racine
5.2. Construction du plan de validation en fonction du niveau SIL des
défaillances racine
6. Notre approche de détermination des validations fonctionnelles par l’AMDEC
produit (approche fonctionnelle)
6.1. Problèmes relatifs à l’approche classique
6.1.1. Problème N°1 : Non primeur des approches de conception robuste
sur les actions de validation
6.1.2. Problème N°2 : Sur-qualité potentielle
6.1.3. Problème N°3 : Perte de temps dans la réalisation des AMDEC par
une recherche de causes parfois inutile
6.2. Notre approche pour réaliser les AMDEC Produit
6.2.1. Recherche des modes de défaillances potentiels, de leurs effets et
coter les critères d’occurrence et de gravité
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Table des matières
6.2.2. Recherche des Actions Correctives pour réduire les occurrences les
plus élevées
6.2.3. Définition du plan de validation
7. Détermination de la relation fonction / caractéristique par la matrice d’impact
7.1. Cas où on dispose d’une relation Y = f(x1, …,xk) connue
7.1.1. Calcul des contributions dans le cas d’un tolérancement statistique
7.1.2. Calcul des contributions dans le cas d’un tolérancement au pire cas
7.2. Cas où on ne dispose pas d’une relation Y = f(x1, …,xk) connue
8. Amélioration de l’efficience au niveau de l’APR agression
8.1. Positionnement de chaque composant dans notre matrice Importance /
Maîtrise
9. Notre approche de détermination des validations composants par l’AMDEC
produit (approche composant)
9.1. Recherche des défaillances potentielles, et en coter l’occurrence
9.2. Recherche des effets et évaluation de la gravité de ces défaillances grâce à
la matrice d’impact
9.2.1. Détermination la note de gravité des fonctionnalités client
9.2.2. Détermination de la gravité des caractéristiques produit
9.3. Recherche des actions correctives à mettre en œuvre pour réduire les
occurrences les plus fortes
9.4. Construction du plan de validation nécessaire et suffisant pour viser
l’objectif de criticité souhaité.
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Conclusion du chapitre
Vers une maîtrise de risque efficiente en industrialisation
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Introduction
Avertissement
Procédure d’industrialisation efficiente
Création du processus de fabrication et du diagramme de flux correspondant
Traitement des défaillances process pouvant générer des défaillances
sécuritaires
5.1. Construction de l’arbre de défaillance avec les causes process
5.2. Evaluation en SIL des défaillances process
5.3. Construction du plan de surveillance en fonction du niveau SIL des
défaillances racine
6. Notre approche de détermination du plan de surveillance par l’AMDEC
processus
6.1.1. Problème N°1 : Non primeur des actions de maîtrise sur les actions
de contrôles
6.1.2. Problème N°2 : Sur-contrôle potentiel
6.1.3. Problème N°3 : Perte de temps dans la réalisation des AMDEC
6.2. Notre approche pour réaliser les AMDEC Processus
6.2.1. Recherche des anomalies potentielles
6.2.2. Rechercher des Actions correctives pour réduire les occurrences les
plus élevées
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Table des matières
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6.2.3. Construction du plan de surveillance au juste nécessaire
7. Approche globale de sécurisation d’une industrialisation par la matrice d’impact
complète.
7.1. Analyse de la gravité associée à chaque caractéristique du produit
7.2. Analyse de l’occurrence relative à chaque caractéristique du produit
7.2.1. Détermination du mode de défaillance process pouvant générer
une anomalie sur la caractéristique
7.2.2. Détermination d’un poids à chaque mode de défaillance process
7.2.3. Détermination de la difficulté de réalisation de la caractéristique
7.2.4. Calcul de l’occurrence
7.2.5. Réduction des occurrences les plus fortes
7.3. Définition du plan de surveillance
7.3.1. Détermination de la position des contrôles
7.3.2. Détermination du mode de détection
7.4. Evaluation de la satisfaction client
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Conclusion
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Bibliographie
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Introduction
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INTRODUCTION
Maîtrise de risques et conception rapide : est-ce antinomique ?
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Introduction
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Maîtrise de risques et conception rapide :
Est-ce antinomique ?
Dans nos civilisations modernes, autant les populations acceptent de prendre les risques
quelles choisissent (dans leurs activités sportives, en jouant à la bourse, ...) autant elles ne
supportent plus les risques subis tels que les risques de contamination par les aliments
(problème de la vache folle), les risques médicaux (scandale du sang contaminé), les risques
industriels (Tchernobyl, Bhopal, ..) ou les accidents liés à des produits défectueux (prétendu
problème sur le régulateur de vitesse des Renault VEL SATIS).
Cette aversion des populations pour le risque subi se retrouve naturellement dans la loi.
Ainsi, lorsque le législateur stipule que « le producteur est responsable du dommage causé
par son produit » [Conseil européen, 1985], il transfert une partie du risque, autrefois
supporté uniquement par le consommateur, sur l’industriel producteur du bien. Cette
législation, rendant de fait le chef d’entreprise pénalement responsable, pousse celui-ci à
limiter au maximum les risques liés à l’utilisation de son produit.
Mais, fort heureusement, tous les produits ne présentent pas de risques liés à la sécurité.
Certains provoquent uniquement un mécontentement du client lorsqu’ils défaillent. Et dans
une économie de marché comme la notre, un client mécontent d’un produit pourrait être
tenté de se retourner vers le produit concurrent, alors même qu’il peut être légèrement
plus cher.
La maîtrise des risques se retrouve donc ainsi au centre d’un double enjeu :
- Enjeu juridique avec l’obligation légale de mettre sur le marché des produits
sécuritaires.
- Enjeu commercial pour conserver sa place dans la compétition mondiale actuelle.
Ainsi, au fil du XXe siècle, des méthodologies d’analyses de risque ont vu le jour, encore
actuellement plus ou moins bien déployées dans l’industrie.
On peut ainsi citer l’AMDEC [STAMATIS, 2003] (Analyse des Modes de Défaillances, de leurs
Effets et de leur Criticité) qui, depuis de nombreuses années, est considérée comme la
méthodologie la plus efficace pour fiabiliser la conception et l’industrialisation des
systèmes. A ce titre, bon nombre d’industries (automobile, aéronautique, ...) ont rendu
obligatoire la réalisation des AMDEC dans leurs processus de développement.
L’approche consiste à rechercher de façon exhaustive l’ensemble des défaillances
potentielles, pour ensuite évaluer l’importance de chacune d’entre elles par une cotation
multicritères, afin de prioriser les points sur lesquels le concepteur devra concentrer ses
efforts d’amélioration.
Si on considère qu’un risque est la non réalisation d’un besoin client, il est tout d’abord
primordial de bien connaitre ces besoins. Tel est l’objet de l’analyse fonctionnelle [Bretsche,
2000] qui par une démarche structurée, permet au groupe de travail de bien recenser
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Introduction
l’ensemble des fonctionnalités attendues par le client, fonctionnalités qui seront regroupées
et formalisées dans un document appelé Cahier des Charges Fonctionnel.
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Cependant, si l’AMDEC est très efficace pour prioriser les risques, ce n’est pas l’outil idéal
pour rechercher les causes d’une défaillance avérée ou potentielle. Aussi, sont apparus des
outils spécifiquement conçus pour la recherche de causes. Le plus classique est le
diagramme causes-effets aussi appelé diagramme d’ISHIKAWA [Perigord, 1987] qui permet
d’organiser le brainstorming d’un groupe de travail pour rechercher l’ensemble des causes
d’un événement donné. Si le diagramme d’ISHIKAWA s’avère généralement suffisant en
recherche de cause au niveau process, la non prise en compte de la combinatoire entre ces
causes peut en limiter l’intérêt, notamment en phase conception de systèmes complexes.
C’est pour palier cet inconvénient qu’est apparu l’arbre de défaillance [Limnios, 2005], sorte
de diagramme causes-effets prenant en compte la combinatoire des causes qui amènent à
un événement redouté par une série de ET, et de OU.
Ces outils ont d’abord été utilisés seuls, puis les uns après les autres (ou plutôt les uns à coté
des autres…). Il a fallu attendre la fin des années 80 pour voir apparaitre des méthodes
mettant en musique tous ces outils.
- Côté maîtrise de la production, la méthode la plus citée est le « six sigma » [Harry,
1988] mais on peut également noter la méthode « Shainin » [Bothe, 2003].
- Côté maîtrise de la conception, les outils d’analyse de risque ont été organisés dans
une méthode appelée « Sureté de fonctionnement » [Villemeur, 1988] ou DFSS pour
Design For Six Sigma [Wang, 2005].
Mais ces démarches, basées sur l’exhaustivité des analyses, sont fatalement chronophages,
aussi cette quête de l’exhaustivité est souvent incompatible avec les impératifs de coûts et
de délais imposés par le marché. En effet, la plupart des industriels se retrouvent
actuellement dans une situation paradoxale :
- Le marché (voire la législation) leur impose un produit de plus en plus sûr, qu’ils ne
savent assurer autrement qu’en réalisant des analyses de risque de plus en plus
longues (quelqu’en soit le type).
- Le même marché leur impose des temps de développement de plus en plus courts,
incompatibles avec des analyses de risque poussées.
D’où un certain nombre « d’impasses » pas toujours judicieuses et un taux de défaillance
résultant inadmissible pour le client.
De plus, depuis quelques années, se rajoute à cette contrainte de délai, un facteur
supplémentaire : la complexification des systèmes. En effet, pour résister à la pression
toujours plus forte des pays à bas coûts de main d’œuvre dans la compétition globale
actuelle, les entreprises occidentales n’ont aujourd’hui qu’une seule alternative : INNOVER
[Mascitelli, 2005]. Innover pour proposer un produit répondant aux nouvelles aspirations
des clients et ainsi s’ouvrir de nouveaux marchés. Innover pour pouvoir continuer à produire
localement des produits à des coûts compatibles avec les nouveaux prix du marché.
Mais la notion de risque est malheureusement inhérente à la notion d’innovation car rares
sont les innovations qui marchent naturellement du premier coup.
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Introduction
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Mais alors que faire pour sortir de ce paradoxe ? Comment conserver un niveau de risque
acceptable dans un contexte de développement de plus en plus rapide de systèmes de plus
en plus complexes ? La réponse ne peut évidemment pas être monolithique mais
récemment, la problématique de la réduction des temps de développement a trouvé un
catalyseur au travers d’approches appelées « Lean Design » [Mascitelli, 2004]. De la
première revue bibliographique réalisée par Baines [Baines, 2006], plusieurs éléments
émergent :
- Le travail collaboratif au travers du concurrent engineering [Ma, 2008].
- Une démarche structurée de conception qui utilise des outils finalement assez
classiques (gestion de projet type PERT [Azaron, 2006], analyses de risque type
AMDEC [Granholm, 2004], etc…)
- Une démarche de sécurisation des développements
Même si ce dernier point renvoie à des méthodologies plus classiques déjà énoncées
comme le DFSS, il nous semble qu’un certain nombre d’améliorations peuvent être
apportées à la réalisation classique des analyses de risque et ce à deux niveaux :
- Le paramétrage du champ et de la profondeur des analyses à réaliser
- La façon de réaliser ces analyses afin de les rendre plus rapides, plus efficientes et
donc plus « finançables » par l’industriel tout en étant mieux acceptées par les
groupes d’analyse eux-mêmes.
Notre travail développé dans ce recueil se situe donc à deux niveaux :
- Un travail de synthèse, encore jamais présenté à notre connaissance, de l’ensemble
cohérent des démarches et outils concourant à la sécurisation d’une conception ou
d’une industrialisation. Ainsi le premier chapitre sera constitué d’un descriptif
approfondi des méthodologies classiques d’analyse de risque en conception, le
deuxième présentera les approches classiques en fabrication.
- Une proposition de nouvelles approches ou d’améliorations dans la mise en œuvre
des approches classiques, permettant d’adapter le problème de la sécurisation d’un
développement au contexte de réduction des délais. Ces améliorations fruit de plus
de deux décennies de pratiques industrielles et de recherche d’efficiences de ces
pratiques, seront abordées dans les troisième (vers une maîtrise de risque efficiente
en conception) et quatrième (vers une maîtrise de risque efficiente en fabrication)
chapitres de ce recueil.
Tout comme les littératures relatives à la méthodologie « six sigma » qui sépare les
approches en conception par le DFSS (Design for Six Sigma) [Chowdhury, 2003] et les
approches en production par le DMAIC (Define – Measure – Analyze – Improve – Control)
[Eckes, 2006] [Brulebois, 2007], nous avons scindé ce recueil en « maîtrise des risques en
conception » et « maîtrise des risques en fabrication », aussi bien pour le descriptif des
approches classiques que pour la partie amélioration des pratiques , les méthodologies
d’analyses de risque étant distinctes quant à leur fonctionnement pour chacune des
problématiques ci-dessus.
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Chapitre 1
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LA MAITRISE DE RISQUE EN
CONCEPTION
« Ceux la sont de bien plus grand
mérite et d’expérience qui savent
prévenir les maladies,
que ceux qui les guérissent »
Michel de l’Hospital
1505 - 1573
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Chapitre 1
1.
Introduction
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Toutes les entreprises sont soumises à un certain nombre de risques (risques humains,
techniques, économiques, ...) ; malheureusement, la plupart des entreprises ne prennent
conscience de cette notion de risque que lorsqu'un effet non désiré se produit.
Les conséquences en sont parfois dramatiques mais heureusement, le plus souvent, elles ne
sont que "coûteuses". Cependant, combien de chefs d'entreprises disent :"si j'avais pu
prévoir ...".
Pour palier ces défaillances, on peut faire des "interventions pompier". Mais ces
"interventions pompiers" sont généralement très coûteuses et relativement peu efficaces.
C'est donc au niveau de la prévention qu'il faut intervenir notamment en sécurisant les
développements.
Au cours du XXe Siècle, de nombreux outils et/ou méthodes ont été créés dans le but de
réduire les risques techniques inhérents à toute mise sur le marché d’un produit [Lannoy,
2008]. On peut citer pêle-mêle : les essais de fiabilité, les Analyses Préliminaires de Risques,
les Arbres de défaillances, les check-lists, les AMDEC, etc.
Certains de ces outils ou méthodes, telle l’analyse fonctionnelle, visent à concevoir « bon du
premier coup » par la formalisation de bonne pratiques de conception, d’autres comme
l’AMDEC, ont pour objet d’analyser un premier jet de conception de façon subjective afin de
mener des actions correctives pour réduire les risques a priori les plus élevés, d’autres enfin
tels les essais de fiabilité, ont pour objet de s’assurer que le système conçu répondra au
besoin client par des tests physiques.
De plus, certains de ces outils sont très rapides à mettre en œuvre, mais leur portée est
cependant généralement assez réduite, d’autres sont beaucoup plus puissants mais
nécessitent souvent beaucoup plus de temps de la part des équipes de conception.
Le tableau ci-dessous présente une liste non exhaustive de démarches et outils que le
concepteur pourra rencontrer dans les littératures, classées par type et par temps
nécessaire à leur mise en œuvre.
Page 11/226
Chapitre 1
Sécurisation d’un
développement
Bonnes pratiques de
conception
Analyse fonctionnelle du
besoin
Analyse Préliminaire de Risque
Quality Function
Deployment (QFD)
AMDEC
Diagramme de Kano
Tolérancement fonctionnel,
Chaînes de cotes
Hiérarchisation des
caractéristiques
Conception robuste
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Validation par analyse
subjective
Design for manufacturing
Design for assembly
Validation par essais
Plans d’expériences de Taguchi
Tests en situation
Arbre de défaillance non
chiffré
Tests d’identification de
fiabilité
Revues de projets, de
conception
Tests de fiabilité accélérés
Validation de la copie
conforme
Validation par simulation
numérique
Check-list
Arbre de défaillance chiffré
Revues de conformité au
référentiel de conception
Figure 1.1 : Méthodes et outils de sécurisations d’un développement
Face à cette kyrielle d’outils et méthodes, nous avons choisi de ne développer dans ce
chapitre que les principaux classiquement mis en œuvre dans toute démarche de Sureté de
fonctionnement, les autres pourront cependant être cités ou présentés succinctement en
fonction de leur intérêt ou apport ponctuel.
Ainsi, lorsqu’on désire rechercher les défaillances d’un produit du à sa conception,
l’approche classique consiste à regarder le plan dudit produit et à se poser la question
« qu’est-ce qui pourrait ne pas marcher là-dedans ? ».
Cependant, faire un produit qui fonctionne parfaitement, sans défaillance et ce pendant
longtemps, ne sert absolument à rien si ce produit ne répond pas complètement aux
attentes du marché. Aussi, les approches de Sureté de Fonctionnement commencent par
une bonne définition des attentes du client. Ces attentes peuvent être décrites de façon
intuitive mais une méthodologie plus systématique reste évidemment plus appropriée.
Cette méthodologie, c’est l’analyse fonctionnelle [Villemeur, 1988] [PSA, 1997] [AFNOR,
2000] dont la donnée de sortie est un cahier des charges fonctionnel [PSA, 1998] en bonne
et due forme.
L’Analyse des Modes de défaillance, de leurs Effets et de leur Criticité (AMDEC) a pour objet
d’analyser les défaillances du produit en phase conception et donc de vérifier l’adéquation
du produit conçu au cahier des charges du client avant sa mise en fabrication. En France, ce
type d’AMDEC est classiquement appelé AMDEC Produit.
Mais, les AMDEC, très performantes en termes d’analyse de risque, sont souvent critiquées
à cause du temps passé pour les réaliser. C’est pour palier à cet inconvénient qu’une
méthodologie, certes moins forte en termes de puissance d’analyse, mais moins gourmande
en termes de temps, est apparue. Cette méthodologie, utilisée pour mettre en évidence les
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Chapitre 1
principaux risques très tôt dans le cycle de développement, a pris le nom d’Analyse
Préliminaire de Risques [Mabrouck, 1997] (APR).
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Cependant, l’APR comme l’AMDEC produit ne sont pas des outils de recherche de causes
mais plutôt des outils de hiérarchisation des risques afin de paramétrer les études de SdF à
mener par la suite (pour l’APR) ou pour définir les défaillances qui mériteraient la mise en
œuvre d’actions correctives (pour l’AMDEC Produit).
Pour rechercher les causes de manière exhaustive, l’outil le plus approprié est l'arbre de
défaillance. C’est un outil qui permet d'analyser la combinatoire des causes qui amènent à
un événement redouté client par une série de ET, et de OU. Aussi, c’est un outil
indispensable dans la maîtrise des défaillances fortement impactantes pour le client comme
par exemple les défaillances sécuritaires.
Ainsi, l’analyse fonctionnelle constituant le point de départ de l’analyse de risque en
conception, elle fera l’objet du premier paragraphe de ce chapitre. Le deuxième paragraphe
décrira l’Analyse Préliminaire de Risques (APR), le troisième sera dédié à l’AMDEC Produit et
le quatrième à l’arbre de défaillance.
2.
L’analyse fonctionnelle
La norme de vocabulaire ISO 9000 [ISO, 2005] stipule que la qualité est : « l’aptitude d’un
ensemble des caractéristiques intrinsèques à satisfaire des exigences ».
Evidemment, pour faire de la qualité et satisfaire les exigences de ses clients, il faut déjà les
connaître !
Comme le précise le groupe PSA dans sa procédure interne [PSA, 1997], l’analyse
fonctionnelle est un outil qui « décrit de façon exhaustive les fonctions à réaliser pour
satisfaire les besoins réels de l’utilisateur ».
Son principe est de considérer l’objet de l’étude comme une boîte noire, et de le placer
dans son environnement d’utilisation pour décrire ce qu’il doit faire, faisant abstraction des
solutions. Si l’analyse fonctionnelle doit conduire aux bons choix, elle ne les décrit pas !
Plusieurs approches et formalismes sont décrits dans la littérature. Citons notamment
l’approche anglo-saxonne SADT (Structured Analysis of Design Technique) proposée par
Doug ROSS au début des années 80 [Ross, 1985] et sa dérivée SA-RT (Structured Analysis
and Real Time) plus spécialement dédiée aux systèmes temps réels ; cependant, nous
retiendrons de la norme d’analyse de la valeur NF EN 12973 [AFNOR, 2000] l’approche
développée par le cabinet APTE [Bretesch, 2000] (le nom de ce cabinet veut dire :
APplication aux Techniques d’Entreprise). Cette approche se déroule en 6 phases :
- Phase 1 : Définir les limites du système.
- Phase 2 : Valider le besoin du système.
- Phase 3 : Rechercher les situations de vie
- Phase 4 : Par situation de vie, lister les environnants au système.
- Phase 5 : Rechercher les relations entre le système et ses environnants : les fonctions
- Phase 6 : Libeller ces fonctions
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Chapitre 1
- Phase 7 : Caractériser ces fonctions : le cahier des charges fonctionnel
Pour une meilleure compréhension de la méthode, nous illustrerons la démarche au travers
un exemple : le rasoir jetable.
2.1. Phase 1 : Définir les limites du système
Plaçons-nous dans une approche d’ingénierie système. Pour cette approche, le produit doit
être découpé en strates (système, sous-système, sous-sous système, etc...). Le principe de
cette approche est le suivant :
« La conception d’un niveau consiste à spécifier les niveaux inférieurs pour répondre aux
spécifications des niveaux supérieurs ».
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Ce principe peut être représenté par le célèbre cycle en V, la partie gauche du V
correspondant aux phases de spécifications, la partie droite aux phases de validation
comme le montre le dessin ci-après :
Besoin client ou
du système n+1
Spécification fonctionnelle
du système n
Conception
système n
Validation
Système n
Spécification fonctionnelle
du système n-1
Conception
système n-1
Validation
système n-1
Figure 1.2 : Analyses fonctionnelles et cycle en Vé
Ainsi, plaçons-nous comme étant un fabricant de rasoirs jetables, notre client nous
demande de développer un nouveau rasoir pour l’intégrer dans son « kit de rasage ». La
décomposition hiérarchique de ce kit pourrait être représentée de la façon suivante :
Kit de
rasage
Niveau n+1
Niveau n
Mousse
Rasoir
After - shave
Blaireau
Miroir
Figure 1.3 : Découpage PBS du rasoir
En gestion de projet, ce type de décomposition est appelé découpage PBS pour « Product
Breakdown Structure » et sert de base à la construction de l’organigramme des taches WBS
(pour « Work Breakdown Structure ») [Zachman, 1987], élément constitutif du mode de
détermination de la durée d’un projet par un réseau PERT [Castro, 2008].
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Chapitre 1
Dans notre approche, nous reprenons ce type de représentation pour montrer ce qu’est
notre système (le rasoir) et ce qui n’en fait pas partie (la mousse, le blaireau, etc...).
Cette représentation montre bien que c’est le niveau N+1 qui spécifie les limites du système
N. C’est notamment au niveau des interfaces que cette définition des limites est
importante. Ainsi, dans le cadre d’un accouplement mécanique par exemple, c’est le niveau
N+1 qui définira quel système comportera la partie femelle, et quel autre comportera la
partie mâle.
Cette définition des limites sera bien évidemment reprise dans le cahier des charges
fonctionnel émis par le niveau N+1.
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2.2. Phase 2 : Validation du besoin du système
Avant de se lancer dans la conception d’un nouveau système, il est évident qu’il est
intéressant de se poser la question de son utilité et de la pérennité de celle-ci. Comme le
précise Subir CHOWDHURY dans son livre intitulé « Design For Six Sigma » [Chowdhury,
2003], C’est à dessin que le cabinet APTE a développé un petit outil pour valider le besoin
du système. Cet outil a été appelé « bête à cornes » en liaison avec son mode de
représentation :
A qui ça sert ?
Sur quoi ça agit ?
Système
But ?
- Pour faire quoi ?
- Pourquoi ?
Disparition ?
Figure1.4 : « Bête à cornes »
En haut à gauche, on répond à la question : « A qui ça sert ? »
Il s’agit là de définir le client premier du système. Evidemment, s’il n’y a pas de client, c’est
que le système ne servira à rien.
Dans le cas de notre rasoir, la réponse pourrait être : « au kit de rasage » qui est notre
premier client, c'est-à-dire notre niveau n+1 dans le découpage hiérarchique de notre
produit.
La réponse pourrait également être : « A l’homme adulte ». Ici, on est remonté tout en haut
de la chaîne des clients.
C’est le groupe de travail qui définira quel est le niveau d’abstraction idéal pour la réponse.
En haut à droite du dessin, on répond à la question : « Sur quoi ça agit ? »
L’objet est ici de définir quel environnant principal sera modifié par notre système. Si notre
système ne doit modifier aucun environnant, encore une fois c’est qu’il ne servira à rien.
Dans l’exemple de notre rasoir, la réponse pourrait être : « Les poils ».
Au centre du dessin, on se pose la question de l’objet du système. En répondant au double
pourquoi (pour quoi et pourquoi).
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Chapitre 1
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La question « Pour faire quoi ? » doit préciser l’objet du système, que doit-il faire
précisément. Encore une fois, s’il ne fait rien, c’est qu’il ne sert à rien. Pour notre rasoir, la
réponse serait : « Couper les poils ».
Mais il faut également se poser la question du pourquoi en un seul mot. C’est cette question
qui va nous amener à réfléchir sur le but premier du système. Pour un rasoir, la réponse
pourrait être : « pour être plus beau » ou « parce que les poils poussent ».
La dernière question concerne la disparition du système. Cette question sert à étudier la
pérennité du système.
Quatre points peuvent entraîner la disparition de notre système :
- Le premier concerne le client. Ainsi, si on perd notre client « kit de rasage », notre
rasoir spécifique n’aura plus lieu d’être.
- Le deuxième concerne l’environnant décrit en haut à droite de la bête à cornes. Si
cet environnant disparaît, encore une fois, le produit perd sa raison d’être (plus de
poils, plus de rasoirs !)
- Le troisième concerne la question « pour quoi ». En effet, si on arrive à faire la même
chose d’une autre manière et pour moins cher, notre produit risque d’être considéré
obsolète et ne se vendra plus. A terme, il disparaîtra. Imaginons par exemple un
système d’épilation simple, pas cher, rapide et sans douleur ; nul doute que le bon
vieux rasoir mécanique risque d’être renvoyé au musée.
- Le quatrième et dernier point est relatif à la question « pourquoi ». En effet, si on
perd l’objet premier du système, encore une fois, à terme, c’est le système lui-même
qui perd sa raison d’être. Ainsi, si les critères d’esthétique évoluent de telle sorte que
le port de la barbe devienne la référence, les fabricants de rasoirs risquent de voir
leur chiffre d’affaire s’effondrer.
Ainsi, si les points disparitions semblent porter une probabilité faible, l’entreprise est
confortée dans sa décision de se lancer dans le développement du nouveau produit. Dans le
cas contraire, le projet sera stoppé ou réorienté.
Pour notre exemple, nous pouvons considérer que le besoin en rasoir est pérenne, l’étude
vaut donc a priori le coup d’être poursuivie....
2.3. Phase 3 : Rechercher les différentes situations de vie
Les situations de vie représentent les différentes phases dans lesquelles se trouvera le
produit tout au long de son existence, chacune d’entre elles pouvant influer sur son design.
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Chapitre 1
Le schéma des phases de vie de notre rasoir pourrait être le suivant :
Situation de vie
du produit
Fabrication
Logistique
rasoir
Intégration
dans kit
Utilisation
Normal
Rasage
Élimination
Exceptionnel
Stockage
Salle de bains
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Trousse de toilette
Figure 1.5 : Situations de vie du rasoir
Plus le groupe descendra bas dans les sous-situations de vie, plus l’analyse sera fine et
précise ; cependant plus elle sera longue et fastidieuse. Mais il n’existe pas de méthodologie
pour définir a priori le bon niveau d’étude. Ce sera donc au groupe de travail de définir, en
fonction de son expérience et de son ressenti, le niveau qui lui semble le plus adapté pour
son étude.
Si l’analyse fonctionnelle est menée dans le seul but d’avoir une donnée d’entrée pour
réaliser une analyse de risque style AMDEC, le groupe choisira la ou les situations de vie a
priori les plus risquée et ne poursuivra l’analyse que sur lesdites situations. Mais si l’analyse
fonctionnelle est faite dans son but premier qu’est la recherche des besoins du client en vue
de rédiger un cahier des charges fonctionnel, toutes les situations en bout de branches
devront être étudiées telles que ci-après pour constituer un cahier des charges le plus
exhaustif possible.
2.4. Phase 4 : Lister les environnants du système
Cette phase consiste à rechercher les éléments physiques qui sont en relations avec le
système dans la situation de vie étudiée. Ces éléments peuvent être les autres composants
du système de niveau n+1 (la mousse à raser), l’ambiance dans laquelle se trouve notre
système (l’air ambiant), l’utilisateur du système (l’homme) ou l’environnant qui doit être
modifié (les poils).
Un environnant doit être un élément physique, on doit pouvoir le « toucher » mais ne pas
oublier les environnants comme les énergies, l’ambiance (température, poussières, etc…), …
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Ainsi, dans notre exemple, les environnants pourraient être les suivants :
Poils
Mousse
à raser
Peau
Main
Eau
Oeil
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Figure 1.6 : Environnants du rasoir dans la situation de vie « rasage »
Attention lors de cette phase à ne pas faire l’erreur classique qui consiste à mettre des
fonctions (ne pas rouiller) ou des critères de performance (qualité perçue) comme
environnant.
2.5. Phase 5 : Rechercher les fonctions du systèmes
Les fonctions constituent les relations entre le système et ses environnants, elles sont
généralement classées en deux catégories : les fonctions de service et les contraintes.
Les fonctions de service, aussi appelées selon les littératures fonctions principales ou
fonctions d’usage, représentent l’objet du système. Le terme « principal » est une
réminiscence de certaines approches qui hiérarchisaient les fonctions de service en
fonctions principales qui répondent au besoin premier du système (par exemple l’action de
couper) et fonctions secondaires moins primordiales pour le client (comme l’action
d’hydrater). Cependant, cette hiérarchisation étant subjective, nous nous limiterons dans
notre approche au terme de fonction de service retenu dans la norme NF EN 12973 [AFNOR,
2000], qui regroupe les deux notions.
C’est pour ces fonctions de service que le client est prêt à débourser de l’argent. Elles relient
deux environnants au travers du système. Ainsi, le système permet à l’environnant 1 (la
main) de modifier l’environnant 2 (les poils).
Les fonctions contraintes, quant à elles ne relient qu’un environnant au système.
Généralement, elles représentent les contraintes auxquelles le système doit résister. Elles
ne constituent pas l’objet du système aussi ce n’est pas pour elles que le client va acheter le
système, cependant, elles peuvent participer de façon non négligeable à son coût. Aussi, le
meilleur produit serait celui qui n’aurait que des fonctions principales et pas de contraintes.
Ce produit ne pouvant être qu’immatériel, n’existe malheureusement pas.
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Chapitre 1
Fonctions de services et fonctions de contraintes sont représentées dans un schéma appelé
« pieuvre » comme le montre l’exemple suivant :
Main
Poils
FC1
FS1
"RASOIR"
Mousse
à raser
FS2
Peau
FC2
FC4
FC5
FC3
Eau
Oeil
Figure 1.7 : Pieuvre du rasoir en situation de vie « rasage »
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2.6. Phase 6 : libeller les fonctions
Comme toute phrase, le libellé des fonctions est constitué de la construction classique :
sujet, verbe, compléments.
- Le sujet, c’est le système. C’est celui qui se trouve dans la bulle centrale de la
pieuvre. Comme le sujet va de soit, il n’est généralement pas écrit ; cependant, pour
les débutants en analyse fonctionnelle, nous conseillons de l’écrire afin d’éviter qu’il
ne glisse sur un autre des environnants.
- Le verbe transcrit la donnée de sortie de la fonction, ce que le produit doit faire.
Aussi, les verbes seront des verbes d’action.
Comme le sujet n’est généralement pas écrit, le verbe se retrouvera à l’infinitif.
- Les compléments reprennent les éléments des bulles environnants. Ainsi, pour une
fonction contrainte qui ne relie qu’un seul environnant au système, il n’y aura qu’un
seul complément dans la phrase ; alors que pour une fonction de service, la phrase
contiendra deux compléments correspondant aux deux environnants.
Ainsi la fonction de service n°1 pourra être libellée de la façon suivante :
« Couper les poils avec la main ».
Cependant, pour une meilleure compréhension de la phrase, le verbe « permettre » pourra
être rajouté, libellant la fonction de la fonction suivante :
« Permettre à la main de couper les poils ».
En utilisant la même approche pour l’ensemble des fonctions de notre rasoir, chacune des
fonctions pourra être libellée de la façon telle qu’écrit ci-après :
∗ FP1 : (le rasoir) permet à la main de couper les poils
∗ FP2 : (le rasoir) permet à la main d’hydrater la peau
∗ FC1 : (le rasoir) doit être préhensible par la main
∗ FC2 : (le rasoir) doit préserver la peau
∗ FC3 : (le rasoir) doit résister à l'eau
∗ FC4 : (le rasoir) doit résister à la crème
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∗ FC5 : (le rasoir) doit plaire à l'œil
Pour une meilleure compréhension du lecteur, nous avons mis les parties verbales en rouge
et les compléments en bleu ou vert pour rappeler les couleurs utilisées dans la pieuvre pour
chaque environnant. Cette approche par couleur est très pratique pour conserver un certain
lien entre toutes les étapes de l’analyse fonctionnelle.
2.7. Phase 7 : Caractériser les fonctions
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Cette phase consiste à définir des critères de performance pour chacune des fonctions
définies ci-dessus, d’en définir les niveaux attendus ainsi qu’une flexibilité (niveau de
négociation possible). En ce sens elle constitue la meilleure façon d’écrire le cahier des
charges.
Les critères de performance correspondant à la partie verbale qualifient les données de
sortie de la fonction, ce qu’on attend du système. A contrario, les critères de performance
associés aux parties nominales servent à qualifier l’environnant correspondant, ils décrivent
donc les données d’entrée de la fonction.
Ainsi, dans le cadre d’une démarche de validation, l’expérimentateur se placera dans les
conditions décrites par les critères associés aux parties nominales, il ira évaluer les critères
correspondant aux parties verbales et prononcera la qualification du produit si les niveaux
desdits critères sont atteints.
Attention à ne pas définir trop de critères nouveaux lorsqu’on est dans le cadre d’une
évolution de produit. En effet, si l’évolution est trop forte, le produit risque d’être trop long
et trop cher à développer. A l’inverse, si les évolutions sont trop faibles, le client risque de
ne pas être capable de voir la différence avec le produit de génération précédente et ne
sera donc pas tenté d’acheter le nouveau système [Gautam, 2008]. Tout est donc affaire de
dosage entre fonctionnalités nouvelles et coût de développement.
Pour mesurer le niveau d’évolution du produit, on peut retenir l’indicateur d’évolution
proposé par Javier FREIRE and Luis F. ALARCO [Freire, 2002] :
Nombre_de_critères_modifiés / CdC_génération_précédente
Critère_évolution =
Nombre_de_critères_du_CdC_génération _ précédente
- Si ce critère est inférieur à 10%, on pourra considérer que l’évolution est faible et
que le nouveau système conçu ne sera qu’un « restyling » du système de génération
précédente.
- Si le critère est compris entre 10 et 30%, on pourra considérer que le nouveau
système est une évolution du système de génération précédente.
- Si ce critère est supérieur à 30%, le nouveau système devra alors être considéré
comme une innovation majeure. Dans ce dernier cas, une étude de marché est
vivement conseillée avant de décider du lancement du processus de développement.
A chaque critère de performance est associé un niveau. Ce niveau doit être tolérancé pour
permettre au concepteur d’évaluer sa capabilité [AFNOR, 1995]. Pour éviter les
contestations liées à de possibles différences d’interprétation des niveaux, il convient
d’éviter au maximum les critères subjectifs.
Déterminer un niveau pertinent n’est pas toujours chose aisée. En effet, généralement, plus
le niveau est élevé, plus le coût de la fonction sera élevé mais plus fort devrait être le niveau
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Chapitre 1
de satisfaction du client et l’attractivité du produit. Définir le niveau est donc un savant
équilibre entre coût et positionnement du produit sur le marché. Le diagramme de Kano
[Kano, 1984] qui positionne le produit en termes de performance technique et de
valorisation client est un outil marketing qui peut aider le groupe à définir un niveau idoine.
Forte valorisation Client
Positionner son
nouveau système
Zone de
qualité
passion
Meilleure
concurrence
Excellente
performance
technique
Piètre
performance
technique
Système
précédent
Zone de qualité
basique
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Faible valorisation Client
Figure 1.8 : Diagramme de Kano
A chaque critère est également associé un niveau de négociation possible entre le
spécificateur et le concepteur. Ce niveau de négociation est aussi appelé « flexibilité ».
Quatre niveaux de flexibilité sont retenus dans la norme NFX 50-151 [AFNOR, 2007] :
∗ F0 : Flexibilité nulle : Niveau impératif.
∗ F1 : Flexibilité faible : Niveau peu négociable.
∗ F2 : Flexibilité bonne : Niveau négociable.
∗ F3 : Flexibilité forte : Niveau très négociable.
Bien que fort peu utilisée (le spécificateur ayant souvent trop peur que le concepteur
profite d’un niveau de négociation possible pour proposer un produit moins performant
qu’attendu), la flexibilité est une notion très intéressante dans le cadre d’une démarche
d’analyse de la valeur [AFNOR, 2007]. Cést elle qui permet dórganiser le dialogue dans la
recherche dúne véritable optimisation. Lábsence de cette flexibilité peut conduire le
rédacteur du Cahier des Charges fonctionnel à spécifier des niveaux surévalués, ce qui irait à
léncontre de lóptimisation recherchée.
Pour aider le spécificateur à définir les niveaux de flexibilité, nous proposons l’échelle
suivante, notamment valable dans le cadre de la conception d’un système complexe :
- F3 : Flexibilité forte : La modification du niveau correspondant au critère de
performance n’a pas d’interactions avec les autres systèmes de même niveau dans le
découpage hiérarchique du produit (PBS) => décision par le chef de projet du
système concerné seul.
- F2 : Flexibilité bonne : La modification du niveau associé au critère impacte les autres
systèmes de même niveau dans le PBS => le chef de projet du système concerné doit
négocier la modification avec ses homologues des autres systèmes de même niveau,
la décision finale étant prise par le chef de projet du système de niveau N+1.
- F1 : Flexibilité faible : La modification du niveau du critère impacte la performance
globale du programme => Décision par le chef de programme.
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Chapitre 1
- F0 : Flexibilité nulle : Impact réglementaire ou sécuritaire => Pas de négociation
possible sur le niveau dudit critère de performance.
Un extrait du cahier des charges relatif à notre rasoir pourrait être le suivant :
Cahier des Charges Fonctionnel
Produit : Rasoir
Pilote : Nicolas S.
Référence : BIC-JET Date : 14/07/2008
SV
Rasage
Fonction Groupe de mots
Fp1
Couper
Animateur : François F..
Indice : A
Critères
Niveaux
Flexibilité
Temps de coupe
5 min ± 2 min
F1
Effort de coupe
20N maxi
F2
1 an mini
F3
Durabilité
-9
Coupures intempestives < 10 coupure / rasage
MTTF (Fiabilité)
10 rasages ± 2
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Main
Fp2
Poil
Hydrater
Main
Peau
Fc1
....
% gaucher
Acidité
Longueur
Confort de rasage
Fiabilité
Taux d'hygrométrie
surfacique de la peau
% gaucher
Acidité
Surface
Acidité
.....
F0
F1
20% ± 3%
Ph = 6,2 ± 0,1
3mm maxi
> 90% hommes
10 rasages ± 2
F1
F2
85% ± 3%
F2
20% ± 3%
Ph = 6,2 ± 0,1
Visage homme adulte
Ph = 6,2 ± 0,1
....
....
Tableau 4.27 : Cahier des charges fonctionnel du rasoir
La méthodologie décrite ci-dessus est classiquement appelée Analyse fonctionnelle externe
ou analyse fonctionnelle du besoin. Cette analyse, effectuée avant la conception car
théoriquement menée par le spécificateur, est généralement complétée d’une autre
analyse fonctionnelle appelée « Analyse fonctionnelle interne » ou « analyse fonctionnelle
technique » ; cette seconde analyse étant effectuée après design.
2.8. L’analyse fonctionnelle interne ou technique
Si l’analyse fonctionnelle externe présente le système étudié comme une « boîte noire »,
l’analyse fonctionnelle interne le montre comme une « boîte blanche » ou plus exactement
comme une « boîte transparente » car l’analyse fonctionnelle interne nous fait pénétrer à
l’intérieur de ladite boite.
L’objet de cette analyse est de décrire comment les composants du système participent à la
réalisation des fonctions. Evidemment, à ce stade, il faut avoir défini le nombre de
composants et le mode de fonctionnement du système. Cette analyse s’effectue donc après
conception, ou tout au moins, après une première esquisse de l’architecture du système.
Outre les étapes de constitution du groupe de travail et de définition de la finalité de
l’analyse, l’analyse fonctionnelle interne comporte deux étapes techniques principales :
∗ La décomposition du système.
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∗ L’identification des flux à l’intérieur du système.
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2.8.1. Décomposition du système
L’objet de cette décomposition est de définir les éléments constitutifs (systèmes de niveau
n-1) qui composent le système. Ces éléments peuvent être, suivant le niveau de détail que
l’on veut atteindre, fonctionnels, organiques, voire un mélange des deux.
Le groupe PSA dans son manuel de référence traitant de l’analyse fonctionnelle Interne
[PSA, 2005] préconise «d’éviter d’avoir un trop grand nombre d’éléments à manipuler (10
étant déjà beaucoup) et qu’il vaut mieux alors procéder par décompositions successives,
chaque élément de la décomposition étant à son tour décomposé en ses constituants, et
ainsi de suite jusqu’au niveau de détail souhaité ».
Dans le cadre de l’ingénierie système, on considère les systèmes de niveau n-1 comme étant
les systèmes que l’on dessine en interne ou qui font l’objet d’un cahier des charges à
destination d’une autre entité (entité pouvant appartenir à la société ou être extérieure).
En terme de représentation, nous préconisons de reprendre le découpage PBS utilisé pour la
première étape de l’analyse fonctionnelle externe, complété des composants de niveau n-1
comme le montre le dessin ci-après :
Niveau n
Mousse
Niveau n-1 Manche
Lubrifiant
Niveau n-2 PEG-115M
Niveau n+1
Kit de rasage
Rasoir
After - shave
Lame 1
Lame 2
Tocophérol
Lame 3
Blaireau
Contre-lames
Polysorbate
Aloe
Tête
Miroir
Capuchon
BHT
: Niveau trop bas
Figure 1.9 : Découpage PBS du rasoir
2.8.2. Identification des flux à l’intérieur du système
L’objet de cette étape est de définir comment chaque fonction définie lors de l’analyse
fonctionnelle externe, est réalisée par les différents « composants ». En intégrant les
composants dans la bulle centrale de la pieuvre, on représente le chemin suivi par chacune
des fonctions. Ce chemin représente les flux à l’intérieur du système, flux qui, d’après les
règles usuelles de la systémique, sont de trois types :
∗ Matière : transport de matière
∗ Énergie : transport d’énergie
∗ Information : transport d’information (ce dernier type nécessitant en outre
l’existence d’un flux d’un des types précédents).
Les fonctions sont alors matérialisés dans le dessin par des traits représentants les contacts
entre les éléments eux-mêmes, et entre les éléments et les différents environnants ; un
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Chapitre 1
contact pouvant être réel (matérialisé, physique) ou virtuel (contact visuel,
électromagnétique,…). Un tel schéma est alors classiquement appelé « bloc diagramme
fonctionnel ».
Dans le cas de systèmes très complexes, il est conseillé pour ne pas surcharger les dessins,
de représenter les fonctions une par une sur des schémas indépendants pourvu que
l’ensemble soit complet (un schéma pour la première fonction de service, un pour la
seconde, un pour les fonctions contraintes, etc...).
Sur le schéma ci-après, et pour des raisons de lisibilité, nous avons représenté les fonctions
contraintes par des renvois associés à des symboles géométriques. De plus, nous avons grisé
les composants reconduits du produit de génération précédente, afin d’aider le groupe de
travail à repérer les composants innovants lors des analyses de risque.
Situation de vie : Utilisation
Main
FP1
Poil
Lame 1
Manche
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Lame 2
Crème
à raser
FC4
Tête
Lame 3 FC2
Peau
Contre-lame
FC5
Vue
Capuchon
Lubrifiant
FP2
FC3
Eau
: Composant et fonction reconduite
Figure 1.10 : Bloc diagramme du rasoir en situation de vie « rasage »
Sur un tel schéma, on peut repérer des éléments (comme le capuchon dans notre exemple)
qui ne sont reliés à rien d’autre dans la situation considérée. Cela ne signifie pas encore
qu’ils sont inutiles. Il se peut en effet qu’ils ne rendent service que dans une autre situation
de vie non encore analysée.
Par contre, un élément qui ne participe à aucune fonction, et ce dans toutes les situations
de vie, est un élément qui ne sert à rien. Cependant, même si il ne sert à rien, il a tout de
même un coût qui impactera inutilement le coût global du produit.
Même si ce recueil est focalisé sur les analyses de défaillances, on voit ici que l’outil analyse
fonctionnelle est un outil incontournable pour l’analyse de la valeur.
Une représentation telle que le bloc diagramme fonctionnel peut être délicate à réaliser,
notamment pour les systèmes complexes où les flèches représentant les fonctions à
l’intérieur du système risquent d’être trop nombreuses. Aussi, la participation des
composants à la réalisation des fonctions peut être résumée dans un tableau appelé
« Tableau d’Analyse Fonctionnelle » (TAF).
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Chapitre 1
Dans le cas de notre rasoir, le TAF correspondant pourrait être le suivant :
Fonction
Composant
Fp1
Fp2
Fc1
Fc2
Fc3
Fc4
Manche
X
X
X
Tête
X
X
X
X
X
X
Contre-lames
X
X
X
X
X
X
Lame 1
X
X
X
X
Lame 2
X
X
X
X
Lame 3
X
X
X
X
X
X
Capuchon
Lubrifiant
Fc5
X
X
X
X
X
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Tableau 1.1 : Tableau d’analyse fonctionnelle du rasoir
Ainsi, on pourra utiliser, selon ses préférences :
- soit le bloc diagramme fonctionnel, plus intuitif et plus imagé mais plus compliqué à
dessiner avec un ordinateur.
- soit le tableau d’analyse fonctionnel, plus facile à réaliser avec un tableur type EXCEL
qui est peut être une représentation plus sure pour de ne rien oublier. En effet :
∗ toute fonction doit être affectée à un composant au moins.
∗ tout composant doit participer au moins à une fonction.
Ainsi, cette dernière représentation est un des outils essentiels pour l’optimisation
de la conception. Par exemple en analyse de la valeur, la contribution de chaque
composant sera affectée en termes de coût. Il est également possible d’évaluer cette
contribution en tout autre grandeur d’intérêt pour l’étude en cours comme par
exemple la masse, ou la probabilité intrinsèque de défaillance utilisée en AMDEC
Produit dans son approche « composant ».
3.
L’Analyse Préliminaire de Risques
Comme le précise Habib HADJ-MABROUK [Mabrouck, 1997], « l’Analyse Préliminaire de
Risques (APR) a pour but :
- D’identifier les accidents potentiels susceptibles d’affecter le système.
- De mettre en évidence les causes envisageables des accidents potentiels.
- D’évaluer la probabilité d’occurrence des accidents potentiels et la gravité des
dommages qu’ils pourraient causer.
- De déterminer les mesures qui permettront de réduire la probabilité des accidents
potentiels ou la gravité des dommages qu’ils pourraient causer. ».
L’APR se présente classiquement sous la forme d’un tableau à colonnes facilement
réalisable avec un tableur type EXCEL. C. LIEVENS [Lievens, 1976] dans son recueil intitulé
« Sécurité des systèmes » propose le formalisme suivant :
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1
Soussystème
ou
fonction
2
Phase
3
4
5
6
7
8
9
10
11
Eléments Evéne- Situation Evéne- Accident Consé- Classifi- Mesure Applicadangement
dangement potentiel quences cation préven- tion de
reux
causant
reuse
causant
par
tives
ces
une
un
gravité
mesures
situation
accident
dangepotentiel
reuse
Tableau 1.2 : Formalisme APR proposé par C. LIEVENS
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Cependant, la ressemblance entre les notions d’éléments dangereux, de situation
dangereuse, d’accident potentiel et de conséquence fait qu’un tableau de ce type nous
semble difficile à utiliser correctement par les équipes de conception. Dans son recueil,
LIEVENS lui-même en convient en écrivant page 127 : « Il ne faut pas chercher de définitions
claires permettant de distinguer sans ambiguïté laquelle des colonnes 3, 4, 5, 6, 7 convient
pour placer un événement particulier ».
Du formalisme proposé par C. LIEVENS, nous préférons un formalisme plus simple inspiré de
la procédure du groupe PSA [PSA, 1999]. Cette procédure propose deux approches
complémentaires pour la réalisation des ARP :
- une approche fonctionnelle : analyse des conséquences des défaillances des
fonctions du système,
- une approche agression :
∗ Analyse des conséquences des agressions du système vers l’extérieur
(éléments potentiellement dangereux),
∗ Analyse des conséquences des agressions du milieu extérieur vers le système
(éléments sensibles).
3.1. L’APR approche fonctionnelle
L’approche fonctionnelle a pour objet d’étudier les conséquences de chaque mode de
défaillance des fonctions décrites dans l’analyse fonctionnelle, elle est donc effectuée pour
chaque fonction du système dans chaque situation de vie.
Par mode de défaillance on entend :
- L’absence de fonction a la sollicitation (ça ne marche pas).
- La perte de fonction en fonctionnement (ça ne marche plus).
- Le fonctionnement dégradé (ça marche mal)
- Le fonctionnement intempestif (ça marche alors qu’on a rien demandé).
- Le fonctionnement intermittent (ça s’arrête et ça repart tout seul).
L’impact de chacun des modes de défaillance sera décrit au travers le tableau suivant :
Système :
Situation de vie :
Fonction Mode de défaillance
de la fonction
1
2
Page :
Evénement initiateur
3
Conséquence système et
description du scénario
4
Pilote :
Evénement Redouté
5
G
F
6
7
Date :
Actions de maîtrise des
risques
8
G’
F'
9
10
Tableau 1.3 : Formalisme APR fonction proposé par PSA
Page 26/226
Chapitre 1
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Dans la colonne 1 seront reprises toutes les fonctions décrites dans l’analyse fonctionnelle.
Même si l’analyse de l’ensemble des fonctions, fonctions de services comme fonctions
contraintes, peut paraitre trop long, nous suggérons de ne pas éliminer de fonctions a priori
à cette étape, notamment les fonctions contrainte. En effet, la perte de certaines fonctions
contrainte peut entrainer de graves dysfonctionnements dans la vie future du système.
Ainsi, c’est par l’APR que le concepteur pourra objectiver le fait de ne pas retenir telle ou
telle fonction dans ses analyses futures telles que les AMDEC.
Dans la colonne 2 seront notés les modes de défaillances des fonctions demandées au
système. Pour tendre vers l’exhaustivité de l’analyse, l’animateur doit faire attention a bien
prendre en compte l’ensemble des modes de défaillance tels que noté plus haut (absence,
arrêt, dégradé, intempestif et intermittent). Mais, certains modes de défaillances peuvent
paraitre impossibles (le rasoir ne coupe pas) ou complètement farfelus (le rasoir coupe en
bandes correspondant à un fonctionnement intermittent). Il va de soi que ces modes de
défaillances ne seront pas analysés. Cependant, pour montrer au client (ou aux personnes
qui seraient susceptibles de reprendre l’analyse par la suite) que l’analyse a été menée de
façon méthodique, nous conseillons de noter l’ensemble des modes de défaillance du
système et de mettre la mention « sans objet » sur les lignes correspondant aux modes de
défaillances impossible.
Le tableau ci-après montre les modes de défaillance inhérents à notre rasoir jetable :
Système : Rasoir Bic-Jet
Situation de vie : Rasage
Fonction
Mode de défaillance de la
fonction
1
2
Ne rase plus (arrêt fonction)
Rase mal (fonction dégradée)
FP1 : permet Coupe sans qu'on le demande
à la main de
(fonction intempestive)
couper les
Ne rase pas (Absence de
poils
fonction à la sollicitation)
Rase de temps en temps
(fonction intermittente)
N'hydrate pas (Absence de
FP2 : Permet N'hydrate plus (arrêt fonction)
à la main
Hydrate mal (fonction
d'hydrater la Hydrate sans qu'on le demande
peau
Hydrate de temps en temps
N'est plus préhensible par la
main (arrêt de fonction)
Est mal préhensible par la main
(fonction dégradée)
FC1 : Doit
N'est pas préhensible par la
être
main (abscence de fonction)
préhensible
Est préhensible par la main sans
par la main
qu'on lui demande (fonction
intempestive
Est préhensible de temps en
temps (fonction intermittente)
Page : 1
3
4
Pilote : Nicolas S.
Evénement Redouté
5
G
F
6
7
Date : 15/08/08
risques
8
G’
F'
9
10
Sans objet
Sans objet
Sans objet
Sans objet
Sans objet
Sans objet
Sans objet
Tableau 1.4 : Modes de défaillance du rasoir
La colonne 3 décrit le ou les événements initiateurs qui pourraient entrainer le mode de
défaillance. L’événement initiateur se situe au niveau N-1 par rapport système dans le
découpage hiérarchique du produit (PBS). Aussi, l’événement initiateur correspond à la
défaillance d’un des composants ou la désolidarisation d’une des liaisons inter-composants
du système, générées soit par une mauvaise fabrication ou montage dudit composant, soit
par une défaillance intrinsèque de ce composant ou liaison par sous-dimensionnement ou
par sur-sollicitation (par rapport au niveau défini dans le cahier des charges).
Page 27/226
Chapitre 1
Dans la colonne 4, on recherche l’impact de l’événement initiateur, tout d’abord sur le
système, puis sur l’ensemble des systèmes N+1, N+2, …, N+k (niveau correspondant au
système détenu par le client utilisateur dans la situation de vie étudiée). C’est ce que PSA
appelle la « description du scénario ».
Attention, l’analyse préliminaire de risque se doit d’être une étude rapide ayant pour but de
repérer les macro-risques majeurs inhérents au système. Aussi, il n’est pas nécessaire de
fouiller la description de ces colonnes 3 et 4, l’analyse serait alors trop proche d’une
AMDEC ; mais de forcer le groupe à réfléchir en terme de robustesse du système pour
objectiver la note de fréquence renseignée dans la colonne 7.
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
La colonne 5 décrit l’événement redouté par le client. Par client, on entend l’utilisateur final
du macro-système dans la situation de vie étudiée.
L’événement redouté s’exprime donc en termes de gêne pour le client, allant depuis un
léger agacement jusqu’à la non possibilité d’utiliser son système, voire jusque l’atteinte de
intégrité de lui-même ou de ses proches en passant par la dégradation d’autres systèmes de
son entourage (dégâts matériels) pour les systèmes sécuritaires.
Le tableau ci-après présente la partie qualitative de l’analyse préliminaire de risque
qu’aurait pu réaliser un groupe d’analyse de notre rasoir jetable :
Page : 1
Fonction
fonction
1
2
4
3
Désolidarisation liaison
manche / tête
Usure trop rapide des lames
Coupe sans qu'on le demande Désolidarisation liaison corps /
Désolidarisation des lames
contre-lame
Mauvaise accroche de la
Perte de la plaquette lubrifiante
plaquette lubrifiante sur la tête
en phase rangement
Défaillance de la plaquette
N'hydrate plus (arrêt fonction) lubrifiante par dépassement de
la durée de vie de la tête
Evaporation d'un composant Perte du caractère glissant du
dégradée)
de la plaquette lubrifiante
rasoir
Hydrate sans qu'on le demande
manche / tête
Forme non adaptée du manche
intempestive
FP1 : permet
à la main de
couper les
poils
FP2 : Permet
à la main
d'hydrater la
peau
FC1 : Doit
être
préhensible
par la main
Pilote : Nicolas S.
Evénement Redouté
5
G
F
6
7
Date : 15/08/08
risques
8
G’
F'
9
10
Rasoir inutilisable
Mauvais rasage
Coupure de l'utilisateur
Sans objet
Sans objet
Rasoir inutilisable
Sensation de brûlure à
l'utilisation
Sensation d'accroche à
l'utilisation
Sans objet
Sans objet
Rasoir inutilisable
Fatigue à l'utilisation
Sans objet
Sans objet
Sans objet
Tableau 1.5 : Analyse préliminaire de risque partie analyse qualitative
Les colonnes 6 et 7 constituent la partie quantitative de l’analyse préliminaire de risque.
Leur objet est de hiérarchiser les risques pour permettre au groupe d’analyse de prioriser
ses actions.
La colonne 6 notée G comme Gravité caractérise le niveau de gêne du mode de défaillance
pour le client. La note renseignée dans cette colonne découle donc directement de l’impact
client défini dans la colonne 5.
Page 28/226
Chapitre 1
En APR, les notes de gravité sont classiquement évaluées sur une échelle de 1 à 4 ; 4
correspondant à la gêne la plus forte pour le client (et donc aux problèmes de sécurité dans
le cas de systèmes présentant un caractère sécuritaire) et 1 à l’impact le plus faible.
Pour limiter la variabilité dans la cotation, il est conseillé de constituer des grilles de cotation
les plus objectivées possibles. Cependant, il a été impossible au normalisateur de définir des
grilles idéales qui seraient utilisables par chacun. En effet, les impacts étant forcément
différents entre la défaillance d’une fusée ou d’un stylo, les grilles doivent être construites
en fonction du type de produits (ou du secteur d’activité) par les entreprises elles-mêmes.
Dans le cas d’un produit automobile, le groupe PSA propose la grille suivante [PSA, 1999] :
Niveau
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
1
2
3
4
Critères de sélection
· Performances générales du système (ex. véhicule) conservées ; l’utilisateur peut continuer à utiliser
son système ; il n’y a pas d’impératif à une intervention rapide.
· Coût limité au dépannage ou remplacement de l’item défaillant ; l’événement redouté n’entraîne
pas de dommages au système (ex. véhicule ou organe).
· Pas de risque pour l’homme (utilisateurs, occupants, ...).
· Dégradation des performances, apparition de symptômes inquiétants, gêne importante ;
l’utilisateur peut continuer à utiliser son système, mais une intervention s’impose rapidement.
· L’événement redouté peut conduire à des dommages ou interventions supplémentaires sur le
système (ex. imposer une contre visite au contrôle technique).
· Pas de risque pour l’homme (utilisateurs, occupants, ...).
· L’événement redouté conduit à un arrêt total du système nécessitant une intervention pour le
rendre à nouveau utilisable (notion de « panne »).
· L’événement redouté peut conduire à des dommages importants au système (ex. véhicule ou
organe) entraînant des coûts élevés de réparations (pièces et main-d’œuvre) , voire l’irréparabilité.
· Risque négligeable pour l’homme (utilisateurs, occupants, ...).
· L’événement redouté est susceptible d’entraîner des risques de morts ou de dommages corporels
pour l’homme (utilisateurs, occupants, ...).
Tableau : Grille de gravité proposé par PSA
De notre côté, nous avons établi une grille de cotation de la gravité issue d’une
simplification de la grille proposée par PSA, permettant, à notre avis, une utilisation non
cantonnée au secteur de l’automobile (tout en restant cependant liée à la conception de
produits industriels grand public) :
Note
1
2
3
4
Importance
· Performances générales du système conservées ; l’utilisateur peut continuer à utiliser son système ;
il n’y aura pas d'intervention si la défaillance intervient en dehors de la période de garantie.
· Dégradation des performances, apparition de symptômes inquiétants, gêne importante ; l’utilisateur
peut continuer à utiliser son système, mais une intervention s’impose rapidement.
· L’événement redouté conduit à un arrêt total du système nécessitant une intervention pour le
rendre à nouveau utilisable (notion de « panne »).
· L’événement redouté est susceptible d’entraîner des risques de morts ou de dommages
corporels pour l’homme (utilisateurs, occupants, ...).
Tableau 1.6 : Proposition de grille de cotation de la gravité
Dans la colonne 7 notée F comme Fréquence, on évalue l’occurrence de l’apparition du
mode de défaillance. Ici encore, les notes de Fréquences seront classiquement évaluées sur
Page 29/226
Chapitre 1
une échelle de 1 à 4, cette évaluation se faisant en fonction du nombre et de la probabilité
d’apparition des événements initiateurs.
Comme pour la gravité, il est conseillé d’objectiver ses grilles de cotation pour limiter la
variabilité des notes proposées. Le groupe PSA propose des grilles construites en fonction
des taux de défaillances pressentis par le groupe de travail :
Niveau
1
2
3
4
Critère de sélection
Il est pratiquement impossible que l'événement se produise au cours de la durée de vie de la
population totale des systèmes.
L'événement est très rare mais possible au cours de la durée de vie de la population totale des
systèmes.
L'événement se produira plusieurs fois sur la population totale des systèmes (au plus une fois sur la
durée de vie d’un système).
L'événement se produira plusieurs fois sur chacun des exemplaires au cours de sa durée de vie.
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tableau 1.7 : Grille de fréquence proposé par PSA
Cependant, il nous semble que l’évaluation de la fréquence basée sur l’utilisation d’une
grille articulée autour du taux de défaillance ressenti, est très délicate pour le groupe de
travail. Aussi, plutôt que de baser ce critère sur la fréquence des défaillances potentielles,
nos réflexions nous ont amené à une grille de cotation inédite que nous avons appelée grille
de maîtrise. Cette grille est basée sur le niveau d’innovation du système et sur l’impact du
nombre potentiel de défaillances sur la santé financière de l’entreprise. De plus, au niveau
du degré d’innovation, nous dissocions la reprise d’éléments de la reprise de concepts. La
reprise d’éléments éprouvés (reprise de plan) dans les mêmes conditions d’utilisations
donne a priori une excellente garantie sur l’absence de défaillance de l’ensemble étudié. La
reprise d’un concept (par exemple liaison par vis écrou) éprouvé mais avec modification de
pièces élémentaires introduit nécessairement un risque plus grand sur la maîtrise.
Note
1
2
3
4
Niveau de maîtrise
Reprise d'éléments éprouvés en série :
=> Il est pratiquement impossible que l'événement se produise au cours de la durée de vie de
l'ensemble de la population des systèmes
Reprise de concepts éprouvés dont les quelques défaillances n'engendrent pas de pénalisation du
marché
=> Il est possible que quelques systèmes défaillent au cours de leur durée de vie
Forte modifications de concepts connus
=> Il est possible qu'une part non négligeable de systèmes présentent une défaillance au cours de
leur vie impactant la rentabilité du produit (retours garantie)
Conception innovante
=> Il est possible qu'une majorité de systèmes présentent des défaillances au cours de leur vie
engendrant un problème d'image de marque du produit voire de l'entreprise
Tableau 1.8 : Proposition de grille de cotation de la fréquence
Page 30/226
Chapitre 1
Le tableau ci-après présente les cotations évaluées par le groupe d’analyse de notre rasoir
jetable :
Page : 1
Fonction
fonction
1
2
FP1 : permet
à la main de
couper les
poils
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
FP2 : Permet
à la main
d'hydrater la
peau
FC1 : Doit
être
préhensible
par la main
4
Pilote : Nicolas S.
Evénement Redouté
3
manche / tête
contre-lame
en phase rangement
dégradée)
rasoir
manche / tête
intempestive
G
F
5
6
7
Rasoir inutilisable
3
1
Mauvais rasage
2
3
4
4
Rasoir inutilisable
3
4
l'utilisation
2
3
l'utilisation
1
3
Rasoir inutilisable
3
1
1
1
Date : 15/08/08
risques
8
G’
F'
9
10
Sans objet
Sans objet
Sans objet
Sans objet
Sans objet
Sans objet
Sans objet
Tableau 1.9 : Analyse préliminaire de risque partie analyse quantitative
Selon la norme NFX 60-500 [AFNOR, 1988], la fiabilité d’un système est définie comme étant
l’« aptitude d’une entité à accomplir une fonction requise, dans des conditions données,
pendant un intervalle de temps donné ». Aussi, la note de gravité représentant la puissance
de l’impact du mode de défaillance sur le client utilisateur final, il est classique que les
objectifs de fiabilité du système soient alloués en fonction de cette note. Ainsi, le groupe
Renault propose de façon générique les objectifs de fiabilité suivant (les niveaux d’impacts
proposés par Renault ne sont pas notés de 1 à 4 mais de A à D) :
Grade
Défaillance
Durée objectif
Proportion maxi de
défaillants
A
Défaut de sécurité
400 000 km
20 ans
Pas de défaillances de
sécurité autorisées
B1
Panne immobilisante
300 000 km
20 ans
B2
Perte de confiance dans le véhicule
faisant s'arrêter le conducteur
220 000 km
15 ans
C
Défaillance majeure : Nécessité de
réparer rapidement
100 000 km
10 ans
C1
Non respect des normes d'émission
En fonction des normes en
vigueur en Europe
D
Défaillance mineure : Gênant mais
n'empêchant pas de rouler
60 000 km
5 ans
0,03%
Tableau 1.10 : Objectifs de fiabilité classiquement alloués par Renault
Page 31/226
Chapitre 1
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Cependant, qui dit objectifs dit obligation pour le fournisseur d’apporter la preuve que sont
système y répond ! Cette preuve pourra être amenée soit de façon qualitative par un arbre
de défaillance, soit de façon quantitative par des essais physiques (l’arbre de défaillance
fera l’objet du paragraphe 5 du présent chapitre, mais les essais physiques, pouvant être
considérés comme une démarche à part entière, ne seront pas abordés). Ainsi, il n’est pas
rare que les constructeurs de systèmes demandent à leurs fournisseurs équipementiers de
présenter des arbres de défaillances relatifs à chaque mode de défaillance dont la note de
gravité serait égale à 3 (panne du système) ou 4 (problème de sécurité).
La colonne 8 de notre tableau d’analyse préliminaire de risque décrit les actions de maîtrise
de risque mise en œuvre par le concepteur du système. Ces actions peuvent être d’ordre
technique (création d’une redondance, mise ne place d’un protecteur, …) ou
organisationnelle (analyse des défaillances intrinsèques à chaque composants par une
AMDEC, …), et doivent aboutir à une diminution de la Fréquence F et / ou de la Gravité G.
Le seuil de déclenchement d’une action spécifique doit être menée en fonction du couple
Fréquence / Gravité. Le groupe PSA a ainsi défini son seuil de déclenchement par la matrice
suivante :
F
1
2
3
4
G
Risque jugé acceptable pour lequel aucune action n’est à
entreprendre
1
Risque jugé inacceptable pour lequel une action est à
entreprendre
2
3
Risque jugé acceptable uniquement si toutes les actions
de conception pouvant réduire la gravité ont été
explorées et ont fait l’objet d’une évaluation probabiliste
chiffrée
4
Tableau 1.11 : Matrice de déclenchement d’actions de maîtrise de PSA
Pour juger de la pertinence de l’action envisagée, il est nécessaire de réévaluer le niveau du
risque que le mode de défaillance pourrait présenter une fois l’action mise en œuvre. Ces
nouvelles cotations F’ et G’ seront renseignées dans les colonnes 9 et 10.
Page 32/226
Chapitre 1
Le tableau ci-après présente les actions correctives proposées par le groupe d’analyse afin
de réduire le niveau de risques relatif à notre rasoir jetable :
Page : 1
Fonction
fonction
1
2
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
3
manche / tête
4
FP1 : permet
à la main de
contre-lame
couper les
poils
en phase rangement
FP2 : Permet
à la main
d'hydrater la
dégradée)
rasoir
peau
manche / tête
FC1 : Doit
être
main (absence de fonction)
préhensible
par la main
intempestive
Pilote : Nicolas S.
Evénement Redouté
G
F
5
6
7
Rasoir inutilisable
3
1
Mauvais rasage
2
3
4
4
Rasoir inutilisable
3
4
l'utilisation
2
3
l'utilisation
1
3
Rasoir inutilisable
3
1
1
1
Date : 15/08/08
risques
8
Utilisation de lames en carbures
Conception sans défaillances
élémentaire de niveau 1
(validation par arbre)
G’
F'
9
10
2
2
4
1
Reprise plaquette éprouvée sur
rasoir classique
3
1
rasoir classique
2
1
Sans objet
Sans objet
Sans objet
Sans objet
Sans objet
Sans objet
Sans objet
Tableau 1.12 : Approche fonctionnelle de l’APR du rasoir
Malgré l’apparence chronologique de la numérotation des colonnes, nous conseillons de ne
pas remplir les colonnes dans l’ordre. En effet, les colonnes 1 ; 2 ; 5 ; 6 sont inhérentes au
besoin du client. Ces colonnes devraient donc être réalisées par celui-ci à la suite directe de
l’analyse fonctionnelle externe et transmises au concepteur en même temps que le cahier
des charges fonctionnel.
Les colonnes 3 ; 4 et 7 sont quant à elles dépendantes des concepts techniques mis en
œuvre dans le produit, elles ne pourront donc être renseignées que par le concepteur après
un premier jet de conception représenté par l’analyse fonctionnelle interne.
3.2. L’APR approche agressions
Comme précisé en introduction à l’APR, il existe deux approches agressions
complémentaires à l’approche fonctionnelle décrite ci-dessus :
∗ Une approche agression du système vers l’extérieur, appelée également
agressions externe qui étudie l’impact sur l’environnement d’une défaillance
d’un élément potentiellement dangereux.
∗ Une approche agressions du milieu extérieur vers le système, appelée
également agressions interne qui des étudie les conséquences des agressions
potentielles que le milieu extérieur peut induire sur les éléments sensibles du
système.
Page 33/226
Chapitre 1
3.2.1. Agression du système vers l’extérieur
Comme pour l’approche fonctionnelle, nous préférons le formalisme proposé par PSA pour
réaliser cette analyse :
Système :
Situation de vie :
Elément
potentiellement
dangereux
1
Page :
Date :
Pilote :
agression système
2
Conséquence système
et
3
Evénement Redouté
(au niveau du client)
G
F
Actions de
maîtrise des risques
G’
F'
4
5
6
7
8
9
Tableau 1.13 : Formalisme APR agressions externes proposé par PSA
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Dans la colonne 1, le groupe de travail recherchera l’ensemble des éléments présentant une
forme, ou contenant suffisamment d’énergie latente, pour présenter un danger potentiel.
Par énergie latente, on entend une énergie capable d’être libérée de façon incontrôlée
(résistance chauffante, ressort tendu, élément sous pression, etc…)
Dans la colonne 2, on recherchera le ou les événements initiateurs (défaillance interne au
système, mauvaise manipulation de l’utilisateur, modification du milieu environnant, …) qui
pourraient libérer cette énergie latente, pouvant ainsi provoquer l’événement redouté au
niveau du client utilisateur.
A partir de la colonne 3 incluse, on retrouve les mêmes items que dans l’approche
fonctionnelle. Ainsi, le scénario de la colonne 3 décrit la succession d’événements depuis la
transformation de l’événement initiateur jusqu’à l’événement redouté final pour le client,
en passant par les impacts au niveau des systèmes de niveau N, N+1, N+2, …, N+k (niveau
correspondant au système détenu par le client utilisateur dans la situation de vie étudiée).
Comme pour l’approche fonctionnelle, il n’est pas nécessaire de faire des excès de zèle pour
remplir cette colonne (l’APR se devant d’être réalisée rapidement), celle-ci servant
essentiellement au groupe de travail à mieux appréhender la probabilité d’apparition de
l’événement (cotation F).
Dans la colonne 4, on retrouve la description de l’événement redouté au niveau du client en
termes de gêne dans l’utilisation de son système (dégradation ou échec de la mission), de
risque corporel, de pertes financières, etc…
Les éléments entrant dans la partie cotation comme la partie action corrective (colonnes 5 à
9) restent identiques à ceux présentés dans les colonnes correspondantes de l’approche
fonctionnelle.
Page 34/226
Chapitre 1
Le tableau ci-après présente un exemple de l’approche agression externe qui aurait pu être
réalisée lors de l’analyse préliminaire de notre rasoir jetable :
Système : Rasoir Bic-jet
Elément
potentiellement
agression système
dangereux
1
2
Lames
Lames trop aiguisée
Montage lames non parallèle
Plaquette
lubrifiante
Plaquette allergène
Page :
Date : 15/08/08
Pilote : Nicolas S.
et
3
Coincement de la peau entre
les lames
Plaquette contenant un
composant chimique
provoquant certaines allergies
Evénement Redouté
G
F
Actions de
G’
F'
4
5
4
6
1
7
8
9
4
3
Mise en place protecteur de
lames
2
1
Inflammation de la peau
4
3
rasoir classique
4
1
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Tableau 1.14 : Approche agression externe de l’APR du rasoir
Au niveau phasage de cette approche dans le projet de développement, on remarquera que
contrairement à l’approche fonctionnelle qui se positionne dès la phase spécification,
l’approche agression externe ne peut être réalisée qu’après une première base de
conception car son point d’entrée est la liste des éléments constitutifs du système
(synthétisée par l’analyse fonctionnelle interne).
Comme le montrera le paragraphe suivant qui y est consacré, l’approche agression externe
se positionne au même moment que l’AMDEC Produit pour un objectif et une approche
somme toute assez semblables. Aussi, au regard du temps passé et de la plus value par
rapport à l’AMDEC, nous considérons que cette approche peut aisément être shuntée par
l’équipe projet sans impact conséquent sur le niveau de risque final du système étudié.
3.2.2. Agression du milieu extérieur sur le système
Comme pour l’approche précédente, le point de départ est la liste des éléments constitutifs
du système, cependant, le groupe recherchera ici l’ensemble des composants (système de
niveau N-1) qui pourraient être sensibles à une agression extérieure :
Système :
Situation de vie :
Elément fragile
1
Page :
Date :
Pilote :
agression
environnement / interface
2
et
3
Evénement Redouté
G
F
Actions de
G’
F'
4
5
6
7
8
9
Tableau 1.15 : Formalisme APR agressions externes proposé par PSA
Dans la colonne 1, le groupe de travail recherchera les éléments (composants de niveau N-1
dans le découpage PBS) sensibles à une agression extérieure pouvant provenir de
l’environnement (ou des autres systèmes interfacés avec le système étudié).
Dans la colonne 2, on recherchera le ou les événements initiateurs extérieurs au système
qui pourraient dégrader l’élément fragile. Par événement extérieur, on entend aussi bien les
éléments du milieu ambiant (champs électromagnétiques, température, agressions
mécaniques ou chimique), que les défaillances des autres systèmes avec lequel le système
étudié est en interaction (surtensions, vibrations, etc…).
Page 35/226
Chapitre 1
Le traitement des colonnes suivantes est identique à celui décrit pour l’approche agression
externe.
Encore une fois et pour les mêmes raisons, l’approche agression interne peut être shuntée
au profit d’une analyse AMDEC seule dont le phasage, l’objectif et la méthodologie mise en
œuvre peuvent être considérés comme semblables.
Le tableau ci-après présente un exemple de l’approche agression interne qui aurait pu être
réalisée lors de l’analyse préliminaire de notre rasoir jetable :
Système : Rasoir Bic-jet
Elément
potentiellement
agression système
dangereux
1
2
Lames
Lames trop aiguisée
Montage lames non parallèle
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Plaquette
lubrifiante
Plaquette allergène
Page :
Date : 15/08/08
Pilote : Nicolas S.
et
3
Coincement de la peau entre
les lames
Plaquette contenant un
composant chimique
provoquant certaines allergies
Evénement Redouté
G
F
Actions de
G’
F'
4
5
4
6
1
7
8
9
4
3
Mise en place protecteur de
lames
2
1
Inflammation de la peau
4
3
rasoir classique
4
1
Tableau 1.16 : Approche agression externe de l’APR du rasoir
En complément à l’exemple très succinct ci-dessus, le lecteur pourra se référer à la
présentation de la méthodologie APR réalisée par Thierry BOUCON de la société BERTIN et
Richard CHASE de l’Agence Spatiale Européenne [Boucon, x] prenant appui sur l’analyse du
scaphandre spatial EVA.
4.
L’AMDEC Produit
L’AMDEC (Analyse des Modes de Défaillances, de leurs Effets et de leurs Criticités), définie
comme étant une « méthode rigoureuse et préventive visant à recenser, puis à évaluer les
défaillances d’un système » [Renault, 2000], est considérée dans la plupart des
organisations comme l’outil d’analyse de risque le plus pertinent. A ce titre, bon nombre
d’industries (automobile, aéronautique, ...) ont rendu ce type d’analyse obligatoire dans leur
processus de développement.
L’AMDEC consiste à analyser l’ensemble des défaillances qui pourraient survenir sur un
système. Cependant, comme énoncé dans le chapitre introduction de ce recueil, les
défaillances peuvent être classées en 2 catégories : les défaillances dues à des problèmes de
conception et les défaillances dues à des erreurs de fabrication. Aussi, il existe un type
d’AMDEC pour chacun de ces types de défaillances :
- L’AMDEC Processus pour analyser les défaillances générées par le processus de
fabrication. Ce type d’AMDEC sera idéalement mise en œuvre en phase
industrialisation (le mode de réalisation des AMDEC processus sera décrit et analysé
dans la partie « maîtrise des risques en fabrication »).
- L’AMDEC Produit utilisée pour fiabiliser les systèmes par l’analyse des défaillances
dues aux erreurs de conception. Ce type d’AMDEC sera donc mis en œuvre en phase
développement produit.
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Chapitre 1
Mais, D.H. STAMATIS, dans son livre intitulé « Failure Mode and Effect Analysis » [STAMATIS,
2003] présente 2 approches concurrentes pour réaliser les AMDEC Produit en phase
développement :
- La première, définie en anglais sous le sigle de « SYSTEM FMEA » a pour but de
garantir l’adéquation du produit au cahier des charges fonctionnel. Cette approche
considère donc les défaillances comme étant la non-réalisation des critères de
performance définis dans le cahier des charges fonctionnel ; aussi, nous appellerons
ce type d’AMDEC Produit « approche fonctionnelle ».
Cette façon de faire, relativement récente car apparue à la fin des années 90, est
maintenant reprise par les deux constructeurs automobiles français dans leurs
procédures internes [Renault, 2000], [PSA, 2003] et depuis 2008 dans le recueil
FMEA édition IV associé au QS 9000 [Chrysler, Ford, GM, 2008].
- La seconde, définie en anglais sous le sigle de « DESIGN FMEA » a pour objet de
garantir la fiabilité du système dans le temps. Ici, les défaillances sont vues au niveau
des composants (ou des liaisons entre les composants) du système ; c’est pourquoi
nous appellerons cette AMDEC Produit « approche composants ».
Cette façon d’aborder l’AMDEC Produit est l’approche historique, notamment
décrite par les « big three » (General Motors, Ford et Chrysler) jusqu’à l’édition III de
leur recueil FMEA.
4.1. L’AMDEC Produit : approche fonctionnelle
L’approche fonctionnelle de l’AMDEC Produit, appelée en anglais « System FMEA » a pour
objet de s’assurer que le nouveau système conçu répond parfaitement à l’ensemble des
critères du cahier des charges fonctionnel. Ce cahier des charges étant issu d’une analyse
fonctionnelle qui « décrit de façon exhaustive les fonctions à réaliser pour satisfaire les
besoins réels de l’utilisateur » [PSA, 1997], par transitivité, l’AMDEC permet de s’assurer que
le nouveau système répond aux besoins du client.
La littérature présente de nombreux formalismes pour mener une AMDEC. Notre choix se
porte sur le formalisme ci-dessous, inspiré du formulaire proposé par le groupe PSA [PSA,
2003] :
AMDEC Produit : GRILLE D'ANALYSE
Produit :
Référence :
Analyse fonctionnelle :
Date :
Indice :
FONCTION
N°
1
Situation
Fonction
de vie
2
3
CLIENT
Pilote :
Date :
Animateur :
Indice :
CONCEPTION
NOTES
Mode de
défaillance
Effet de la
défaillance
CC
CS
Cause de la
défaillance
Action de
maîtrise
Plan de
validation
4
5
6
7
8
9
ACTIONS
prévu / existant Responsable Mesure envisagée
O G V
C
10 11 12 13
Qui ?
Fait quoi ?
14
15
Page :
RESULTATS
Délai
espérés
Pour
O' G V' C'
quand ?
16
17 18 19 20
ANALYSE QUALITATIVE
ANALYSE
QUANTITATIVE
SOLUTIONS PROPOSEES
EFFICACITE
ATTENDUE
Tableau 1.17 : Tableau d’analyse AMDEC produit - approche fonctionnelle – inspiré du
formalisme PSA
Cette grille sépare clairement l’analyse qualitative (description des défaillances), l’analyse
quantitative (évaluation du risque lié à chaque défaillance) et les actions correctives (actions
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Chapitre 1
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mises en œuvre pour réduire les niveaux de risque les plus élevés), contrairement aux grilles
proposées par Renault SA [Renault, 2000], par le recueil FMEA du QS 9000 [Chrysler, Ford,
GM, 2008] ou par le VDA [VDA, 1996] qui mixent l’analyse qualitative et l’analyse
quantitative (la note d’occurrence O est alors positionnée juste après la cause, la note de
gravité G juste après l’effet et la note de validation V juste après la colonne plan de
validation).
Même si mixer analyse qualitative et analyse quantitative permet de mieux montrer le lien
entre ces 2 analyses, il nous semble préférable, lors de l’animation d’une AMDEC, de bien
scinder la partie qualitative de la partie quantitative, afin notamment de pouvoir effectuer
l’ensemble des cotations lors la même séance de travail ; ceci ayant pour effet d’améliorer
la cohérence de cotation inter-lignes.
4.1.1. Analyse qualitative de l’AMDEC Produit approche fonctionnelle
L’approche fonctionnelle de l’AMDEC Produit ayant pour objet de s’assurer que le design
répond à l’ensemble des critères du cahier des charges, les modes de défaillances seront
considérés comme étant la non réalisation (ou la mal réalisation) des critères de
performance associé aux fonctions. Comme précisé dans la procédure AMDEC de Renault
SA, « la démarche AMDEC va s’appuyer sur notre esprit critique dans ce qu’il a de plus
négatif », l’approche consistant à rechercher « ce qu’il pourrait arriver pour que ce service
ne soit plus rendu, et dans quelle mesure le client s’en trouve-t-il affecté ? » [Renault,
2000].
Afin de tendre vers l’exhaustivité de l’analyse, l’animateur s’efforcera de mener le groupe à
se poser la question de la possibilité d’existence de chacun des 5 modes de défaillance
potentiels relatifs à chaque critère de performance du cahier des charges :
- Absence du critère (le temps de coupe n’a jamais été de 5min)
- Arrêt du critère (le temps de coupe n’est plus de 5 min)
- Dégradation du niveau relatif au critère (le temps de coupe s’allonge régulièrement)
- Arrivée intempestive du critère (le rasoir se met à raser tout seul et ce en 5
minutes !!!)
- Obtention intermittente du niveau de performance (le temps de coupe est de temps
en temps en dehors des tolérances).
On voit évidemment que pour certains critères de performance du cahier des charges,
certains modes de défaillance ne veulent rien dire (« le rasoir se met à raser tout seul et ce
en 5 minutes ») ou sont redondant avec d’autres (« le temps de coupe est de temps en
temps en dehors des tolérances » et «le temps de coupe n’est plus de 5 min ») mais il est
important que l’animateur garde ces 5 possibilités de modes de défaillances à l’esprit lors de
son animation pour une analyse la plus exhaustive possible.
La fiabilité d’un système est définie comme étant l’« aptitude d’une entité à accomplir une
fonction requise, dans des conditions données, pendant un intervalle de temps donné »
[AFNOR, 1988], on considèrera donc le système en défaillance lorsque le critère du cahier
des charges n’est pas obtenu, dans les conditions normales d’utilisation.
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Chapitre 1
La première colonne de l’AMDEC sera donc remplie telle que présenté dans la figure ciaprès :
SV
Utilisation
Fp1
Critères
Niveaux
Flexibilité
Exigence
Couper
Temps de coupe
5 min ± 2 min
F1
1
Main
% gaucher
……
Longueur
….
Poil
N°
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1
FONCTION
Situation
de vie
Utilisation
Fp1
CLIENT
Effet de la
CC
défaillance
CS
20% ± 3%
3mm maxi
Cause de la
défaillance
CONCEPTION
Action de
Plan de
maîtrise
validation
Temps coupe > 5 min
pour gaucher ayant
longueur de poils < 3
mm
Figure 1.11 : Lien Cahier des charges / AMDEC fonctionnelle
Même si les conditions normales ne sont pas forcement reprises dans le libellé du mode de
défaillance, il faut que le groupe de travail conserve à l’esprit que la défaillance à lieu dans
ces conditions, notamment lors de la cotation. En effet, si Robinson Crusoé met plus de 5
minutes à se raser à son retour de l’île déserte, cela ne doit aucunement être considéré
comme une défaillance du rasoir car Robinson aurait certainement eu une longueur de
barbe supérieure à 3mm à ce moment là !
L’effet de chaque mode de défaillance sera analysé et renseigné dans la 5ème colonne de
notre formalisme. L’effet correspond à l’impact du mode de défaillance sur le client, il sera
donc fonction de l’importance de la fonctionnalité rendue par le système, vu par le client.
Selon la situation de vie étudiée, le client pourra être le fabricant interne, le client aval, le
client utilisateur voire le recycleur. Chacun des ces clients pouvant successivement être
impacté par le mode de défaillance, ne sera classiquement noté dans cette colonne que
l’effet sur le client le plus impacté. Si le groupe de travail ne sait pas bien déterminer lequel
de deux clients est le plus impacté par le mode de défaillance, les deux effets
correspondants seront notés dans l’AMDEC et feront chacun l’objet d’une ligne distincte.
Par client, on peut aussi entendre systèmes d’ordres supérieurs dans le découpage
hiérarchique du produit PBS. Ainsi les effets des modes de défaillance du rasoir pourront
s’envisager au niveau du kit de rasage (exemple : mode de défaillance : le temps de coupe
est supérieur à 5 min, effet : le kit de rasage ne se vent pas).
Attention à ne pas tomber dans le syndrome « théorie du chaos » lors de la recherche des
effets en imaginant des cascades d’effets avec des si ; l’objet de l’AMDEC n’étant pas
d’analyser les combinatoires de causes ou d’effets (ces combinatoires seront analysées par
les arbres de défaillances). En effet, dans ce cas et tel l’effet papillon (battement d’ailes de
papillon à Tokyo générant un raz de marée à San Francisco), chaque mode de défaillance
pourrait générer des impacts potentiellement sécuritaires (si on met plus de 5 minutes à se
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raser, ce retard pourrait faire rater le bus au client, qui se fera licencier de son travail pour
retard, le plongeant dans une profonde dépression, se terminant par un suicide). Dans la
colonne effet ne sera donc noté que l’effet que l’on pourrait qualifier de niveau 1, le groupe
pouvant aller jusqu’à envisager l’effet de niveau 2 si la liaison effet de niveau 1 / effet de
niveau 2 est sûre (ou quasi sûre).
Dans l’industrie automobile, la norme ISO TS 16949 [ISO, 2002] précise que « L’organisme
doit identifier les caractéristiques spéciales ». Cette norme définit les caractéristiques
spéciales comme étant une « caractéristique d'un produit ou paramètre d'un processus de
fabrication qui peuvent affecter la sécurité, la conformité aux réglementations, l'aptitude à
l'emploi, la fonction, les performances du produit ou les opérations de finition ultérieures
sur ce produit ». En clair, l’ISO TS 16949 demande de mettre en lumière les caractéristiques
du produit qui ont un fort impact sur le client.
Ainsi, si l’impact du mode de défaillance est considéré comme très important pour le client,
ce mode de défaillance sera mis en lumière par la mention « Caractéristique Spéciale » (CS)
dans la colonne N°6 de notre formalisme ; en cas de problème lié à la sécurité, on pourra le
signaler par la mention « Caractéristique Critique » (CC).
Le seuil de déclenchement de cette mise en lumière dépend du niveau d’impact que chacun
considère comme fort. Ce point sera donc précisé dans notre recueil dans le passage
décrivant la cotation de la note de gravité.
L’étape suivante consiste à rechercher les causes des modes de défaillances et de les
renseigner dans la 7ème colonne de notre formalisme. Les causes se situent au niveau de la
définition des composants ou des liaisons entre les composants constitutifs du système
(niveau N-1 dans le découpage PBS). Aussi, la recherche des causes part du bloc diagramme
fonctionnel comme le montre le schéma suivant :
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Chapitre 1
FP1
Main
Poil
Lame 1
Manche
Lame 2
Crème
à raser
Tête
FC4
Lame 3
Contre-lame
FC5
N°
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1
FONCTION
Situation
de vie
Temps coupe > 5 min
Utilisation
Fp1
pour gauchers ayant une
longueur de poils < 3
Peau
FP2
Capuchon
Lubrifiant
Vue
FC2
FC3
Eau
CLIENT
Effet de la
défaillance
Client impatient
CC
CS
Cause de la
défaillance
Définition
longueur lames
trop courte
CONCEPTION
Action de
maîtrise
Plan de
validation
Figure 1.12 : Recherche des causes au niveau du bloc diagramme fonctionnel
Nous conseillons de ne pas chercher à être exhaustif dans la recherche des causes, l’arbre
de défaillance décrit au paragraphe suivant étant plus performant que l’AMDEC pour cet
exercice. En effet, l’AMDEC a pour objet de classer les modes de défaillances en termes de
risque afin de déterminer les modes qui nécessiterait une action corrective. La recherche
des causes à ce niveau n’étant qu’un élément permettant de mieux caractériser les modes
de défaillance pour en déterminer la probabilité d’apparition.
Il se peut cependant que plusieurs causes potentiellement génératrices du mode de
défaillance viennent spontanément à l’esprit du groupe. Dans ce cas, et pour ne pas
surcharger l’analyse, le groupe ne mentionnera que la ou les causes les plus probables.
La 8ème colonne de notre formalisme sert à mentionner les actions de maîtrise
volontairement mises en œuvre de façon préalable par le concepteur pour éviter (ou
réduire) la probabilité d’apparition du mode de défaillance. Ainsi, le concepteur pourra par
exemple noter dans cette colonne :
- les coefficients de sécurité qu’il a pris pour calculer le dimensionnement de la pièce.
- Le fait d’avoir prévu une redondance.
- Le fait d’avoir reconduit un élément ou un concept issu d’un système de génération
précédente n’ayant pas eu de problème jusqu’à présent.
- Le fait de s’être basé sur les règles de l’art, ou sur un retour d’expérience formalisé
dans l’entreprise.
- …
Cette colonne n’est pas classique dans les formalismes d’analyse AMDEC. Elle n’est par
exemple apparue qu’en 2001 dans la 3ème édition du recueil FMEA associé au QS 9000. Mais
cette colonne est très intéressante en termes de capitalisation car c’est dans celle-ci qu’est
consigné le savoir faire du concepteur pouvant servir de base de données pour la
conception des systèmes de génération future.
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Chapitre 1
La dernière étape de l’analyse qualitative consiste à lister les démarches de vérifications ou
validations (revues, calculs, tests, essais, ...) qui permettront de s’assurer que la défaillance
n’aura pas lieu.
Attention à ne noter dans cette colonne que les validations prévues (ou déjà effectuées en
fonction du positionnement de l’AMDEC dans le processus de développement). Par
validations prévues, on entend validations budgétées et planifiées dans le plan de
validation ; les validations possibles seront notées dans la colonne actions correctives si
nécessaire.
Un biais classique consiste à ne noter dans cette colonne que les validations effectuées au
moment où est écrite l’AMDEC. Ainsi, au fil des versions de l’analyse effectuées lors des
différentes phases d’avancement du projet de conception, la colonne validation s’enrichit
faisant ainsi baisser la note de validation (détection) correspondante et donc le niveau de
criticité du mode de défaillance associé. Cette idée, a priori séduisante, conduit cependant à
ne considérer la criticité que comme un indicateur d’avancement de projet, ce qui n’est pas
son objet. L’indicateur criticité doit rester un indicateur de niveau de risque pour le client ;
aussi, le groupe devra se positionner comme s’il était en fin de développement et notera
dans la colonne 9 toutes les validations prévues comme si elles avaient déjà été réalisées.
Dans certaines littératures, cette colonne est appelée détection. A ce terme, nous préférons
réellement le terme de validation utilisé ci-dessus. En effet, le terme de détection à une
certaine consonance process aussi, certains groupes pourraient être tentés de noter dans
cette colonne des détections mises en œuvre sur les lignes de fabrication. Ceci serait correct
en AMDEC processus mais ne fait absolument pas l’objet de l’AMDEC produit.
De plus, avec le terme de détection, certains groupes de travail sont tentés de noter ici les
systèmes d’autodiagnostic du produit, ce qui, encore une fois, n’est pas l’objet de cette
colonne.
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Chapitre 1
Le tableau ci-après présente un exemple de la partie qualitative qui aurait pu être réalisé
lors de l’AMDEC Produit (en approche fonctionnelle) de notre rasoir jetable :
Produit : Rasoir
Référence : BIC-JET
FONCTION
Situation
N°
Fonction
de vie
1
Utilisation
Fp1
2
3
Fp2
6
7
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8
Mode de
défaillance
Effet de la
défaillance
Temps coupe > 5
min pour gauchers
Client impatient
ayant une longueur
de poils < 3 mm
Effort de coupe >
Désagrément du
20 N pour longueur
client
de poils < 3 mm
Client mécontent
Fiabilité inférieure à
=> risque perte
10 rasage
client
Fc1
CONCEPTION
CC
Cause de la défaillance
CS
Plan de
validation
Définition longueur
lame trop courte
Rien
Test sur panel
client
Choix matériau tête à
coefficient de frottement
trop fort
Rien
Test protos
sur faux
visage
Choix matériaux lames
qui s'use trop vite
Reprise matériau
lames du rasoir 1
lame
Revue
matériaux
Mauvaise définition du
mode de soudage
manche / tête qui se
désolidarise
Soudage US avec
3 points de fusion
Rien
Désagrément du
client
Plaquette trop peu
soluble dans l'eau
10 rasage
Client mécontent
=> risque perte
client
Plaquette trop soluble
dans l'eau
Mauvais choix de
plaquette lubrifiante
…
Animateur : François F.
Indice :
NOTES
Action de
maîtrise
Taux d'hommes
satisfait du confort
de rasage < 90%
Taux d'hygrométrie
Désagrément du
surfacique de la
client
peau < 85%
….
….
Pilote : Nicolas S.
Date :25/12/08
Indice : A
CLIENT
Client mécontent
Durabilité inférieure
=> risque perte
à 1 an
client
4
5
Analyse fonctionnelle
Date :14/07/08
prévu / existant
O
G
V
C
Responsable
ACTIONS
Mesure envisagée
Qui ?
Fait quoi ?
Page :
RESULTATS
Délai
espérés
Pour
O' G V' C'
quand ?
Reprise plaquette
Test sur panel
lubrifiante rasoir
client
non jetable
Reprise plaquette
Revue
lubrifiante rasoir
matériaux
non jetable
Reprise plaquette
Revue
lubrifiante rasoir
matériaux
non jetable
…
Tableau 1.18 : Partie qualitative de l’approche fonctionnelle de l’AMDEC Produit du rasoir
4.1.2. Analyse quantitative de l’AMDEC Produit approche fonctionnelle
L’analyse qualitative terminée, chaque mode de défaillance sera évalué en terme de criticité
(niveau de risques) afin de déterminer quel sont les modes de défaillances qui nécessiteront
une action corrective pour rendre leur niveau de risque acceptable.
Les risques seront cotés en termes d’occurrence (probabilité d’apparition), de gravité
(puissance de l’impact de la défaillance sur le client) et validation (pertinence des
démarches de validations prévues), l’indice de criticité, aussi appelé IPR comme Indice de
Priorité de Risque, étant le produit de ces 3 critères.
L’objet de l’AMDEC étant de prioriser les modes de défaillances par une cotation
multicritère, il est capital que chacun des critères soient indépendants les uns des autres.
Cette indépendance doit se retrouver dans le libellé des grilles de cotation mais également
dans les faits. Attention donc à ne pas tomber dans l’erreur qui consiste à dire « ce mode de
défaillance n’est pas grave, car il n’arrive pas souvent ». Le fait que le problème n’arrive pas
souvent veut dire que la note d’occurrence sera basse ; mais ne donne aucune information
sur l’impact du mode de défaillance et donc la note de gravité.
Classiquement, les critères d’occurrence, gravité et validation sont cotés sur une échelle
allant de 1 à 10 (1 étant le niveau le moins gênant pour le client et 10 le plus) mais certaines
littératures proposent des grilles allant de 1 à 4. Ces dernières, mêmes si elles présentent
l’avantage de limiter les discussions autour de la cotation par un choix moindre de valeurs
possibles, ont l’inconvénient de créer des Pareto de criticité beaucoup moins discriminants.
A l’inverse, utiliser des grilles allant de 1 à 4 permet de garder une cohérence avec les grilles
d’Analyse Préliminaires de Risques. Aussi, pour cumuler les 2 avantages, nombre de
littératures proposent des correspondances entre les grilles d’APR et les grilles d’AMDEC, les
grilles AMDEC présentant seulement un plus vaste choix autour du libellé de chacune des
valeurs des grilles d’APR.
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Chapitre 1
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Alors que de nombreux logiciels proposent de relier les cotations à un retour d’expérience
formalisé, il nous semble que la meilleure façon de coter les AMDEC est une cotation au nez,
c'est-à-dire en fonction du ressenti de chacun des membres du groupe, l’effet groupe
permettant de lisser les différences de ressenti.
Cependant, les différents membres du groupe de travail peuvent présenter des désaccords
sur la note à attribuer à telle ou telle défaillance. Kwai-Sang CHIN et al [Chin, 2009] [Chin,
2009] proposent une méthode de calcul des critères d’occurrence, de gravité basée sur la
logique floue pour prendre en compte la variabilité d’appréciation de chacun des
participants. A cette approche trop compliquée à notre avis pour avoir une réelle chance
d’être appliquée dans l’industrie, nous préférons la recherche du consensus, chacun des
participants expliquant pourquoi il veut mettre telle ou telle note. En l’absence de
consensus et en dernier ressort, nous proposons à l’animateur de faire la moyenne des
notes proposées par chacun des membres du groupe.
4.1.2.1. Cotation de l’occurrence
La cotation de l’occurrence consiste à évaluer la confiance que l’on peut avoir envers le
système en son aptitude à ne pas défaillir selon le mode de défaillance envisagé. Attention,
cette confiance sera relative à la probabilité d’apparition de la défaillance dans les
conditions normales d’utilisation et non pas relative à la probabilité que le système soit
utilisé en dehors de ses conditions normales. Il s’agit là d’une erreur classique dans lequel
bon nombre de groupes de travail peuvent tomber s’ils n’y prêtent pas une attention réelle.
4.1.2.2. Cotation de la sévérité
Coter la sévérité, aussi appelée gravité, consiste à caractériser la puissance de l’impact de la
défaillance sur le client (dans la situation de vie correspondante). La sévérité est ainsi
directement liée à l’effet. A l’animateur donc de s’assurer que pour un même effet, on
trouve la même note de sévérité.
Ainsi, à partir du moment où l’effet de la défaillance est bien caractérisé, la cotation de la
sévérité est relativement aisée. C’est pourquoi on ne trouve pas de grands écarts
méthodologiques entre les différentes grilles de cotation de la sévérité proposée par la
littérature.
Classiquement, les grilles de sévérité partent d’un impact non repérable par le client
(gravité = 1) puis progressent en fonction du niveau de gêne occasionnée pour aller jusque
la panne du système (gravité autour de 8). Le niveau supérieur (gravité = 10) étant alloué
aux défaillances engendrant un possible problème de sécurité.
Le référentiel automobile ISO TS 16949 demandant de mettre en lumière les
caractéristiques qui, si elles défaillent, impactent fortement le client (caractéristiques
spéciales), la plupart des constructeurs automobiles définissent le seuil de déclenchement
du caractère spécial de la caractéristique sur la note de gravité. Selon les constructeurs, ce
seuil de déclenchement peut être défini au niveau correspondant à la panne immobilisante
(seuil voisin de 8), ou baissé à la note correspondant à une fonction primaire altérée (seuil
proche de 6).
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Chapitre 1
4.1.2.3. Cotation de la détection
Coter la détection correspond à coter la possibilité de détecter les problèmes de conception
lors des démarches de validation. La note de détection sera donc une fonction de la
pertinence des démarches de validations mises en œuvre lors de la conception (revues,
calculs, essais, etc…).
Attention donc à ne pas coter la capacité d’autodiagnostic du produit (qui impacte la note
sévérité et non la note de détection). C’est pour éviter cet écueil que nous préférons
appeler ce critère « validation ».
4.1.3.
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Etude comparative des grilles de cotation proposées par les constructeurs
automobile
Afin d’objectiver sa notation, le groupe se basera sur des grilles de cotation. Ces grilles ne
peuvent pas être universelles (et donc normalisables) car elles doivent prendre en compte
les volumes produits, la complexité, le mode d’utilisation des systèmes, etc. Aussi, chaque
entreprise devra se créer ses propres grilles de cotation en adéquation avec son métier.
Bien que de nombreux articles aient été écrits sur le mode de cotation présentant diverses
grilles de cotation répondant notamment à telle ou telle spécificité sectorielle (voir l’état
des lieux réalisé par Sellappan NARAYANAGOUNDER et Karuppusami GURUSAMI
[Narayanagounder, 2009] en introduction à leur article proposant un mode de calcul de la
criticité basé sur l’analyse de la variance), nous nous limiterons dans cet ouvrage à présenter
les grilles proposées par les constructeurs automobile (ces dernières étant à la base de la
plupart des grilles utilisées dans le monde industriel).
Une cotation par les coûts, directement intégrée dans les grilles de cotation telle que
proposée par Seung J. RHEE & Kosuke ISHII [Rhee, 2003] ou par l’addition d’un critère
« coût » supplémentaire dans l’indice de criticité [Breiing, 2002], même si elle est
intéressante d’un point de vue conceptuel, ne sera pas reprise ici car quasiment jamais
employée dans l’industrie.
Page 45/226
Chapitre 1
4.1.3.1.
Cotation de l’occurrence
4.1.3.1.1
Grille proposée par PSA
Dans sa procédure interne [PSA, 2003], le groupe PSA propose la grille de cotation de
l’occurrence suivante :
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Niveau
Définition (probabilité que la cause se produise et entraine le mode de
défaillance en clientèle)
1
Défaillance très peu probable
0 à 1 ppm (compris)
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Faible probabilité de défaillance
1 à 10 ppm
10 à 100 ppm
Défaillances occasionnelles
100 à 500 ppm
500 à 1000 ppm
1000 à 5000 ppm
Défaillances répétées
5000 à 10000 ppm
10000 à 20000 ppm
Très probable, défaillance quasi-systématique
20000 à 100000 ppm
> 100000 ppm
ppm sur la durée de vie du
véhicule
Tableau 1.19 : Grille de cotation de l’occurrence proposée par PSA
Comme la majorité des littératures, PSA propose une grille une double lecture : Une lecture
subjective (partie gauche de la grille) et une lecture objective sur la partie droite.
La grille subjective sera utilisée si le groupe de travail ne dispose pas d’un retour
d’expérience formalisé sur la défaillance considérée. Dans ce cas, la cotation se fera en
fonction du ressenti des membres du groupe de travail, l’animateur s’efforçant de trouver
un consensus entre chacun des participants
La partie droite de la grille cote l’occurrence en fonction du nombre de défaillances qui
pourraient survenir dans la durée de vie du véhicule en ppm (partie par million ou nombre
de défaillance par millions de systèmes). Cette évaluation se fera sur la base du retour
d’expériences issu des systèmes similaires de génération précédente ou sur la base d’essais
ou de calculs de fiabilité effectués sur le système étudié.
Cependant, en automobile, le retour d’expériences issu des systèmes de génération
similaire se borne dans la majorité des cas à la période de garantie, on ne dispose donc pas
d’informations quant au nombre de systèmes défaillants sur la durée de vie du véhicule. De
plus, il est complètement utopique d’envisager de mener des essais de fiabilité sur
l’ensemble des défaillances potentielles imaginé lors de l’analyse qualitative. Aussi, la
cotation de l’occurrence en ppm comme proposé dans la partie droite de la grille n’étant
généralement pas faisable, le groupe se reportera sur la partie gauche de la grille et sera
obligé de coter l’occurrence de manière subjective.
4.1.3.1.2
Grille proposée par Renault
Pour coter l’occurrence, Renault[Renault, 2000] propose une grille significativement
différente des grilles présentées par les autres constructeurs car celle-ci ne cote pas les
occurrences en ppm mais en fonction du degré d’innovation du système.
Page 46/226
Chapitre 1
La grille est ainsi la suivante :
F
1
3
5
7
10
Critère d'appréciation
Caractéristique et solution déjà fiabilisées, même
environnement et même utilisation
Caractéristique et solution déjà fiabilisées, mais
environnement et utilisation différente
Caractéristique définie au dessin mais la fiabilité n'est pas
démontrée
Il existe une référence en série mais elle est mal définie ou
mal connue
Caractéristique non définie au dessin, ou inconnue, ou
interprétable
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tableau 1.20 : Grille de cotation de l’occurrence proposée par Renault
Même si le libellé n’est pas très précis, une telle grille est beaucoup plus aisée à utiliser pour
le concepteur qu’une grille cotée en probabilité de défaillance. A ce titre, elle constitue
notre grille constructeur préférée.
4.1.3.1.3
Grille proposée par le QS 9000
Dans le recueil FMEA associé au QS 9000 [Chrysler, Ford, GM, 2008], les constructeurs
américains proposent la grille de cotation de l’occurrence suivante :
Likelihood of
Failure
Criteria : Occurrence of Cause - DFMEA
Design life/Reliability of Item/Vehicule
Very High
New technology/New design with no history
High
Moderate
Low
Very low
Failure is inevitable with new design, new application or change
in duty cycle/operating conditions
Failure is likely with new design, new application or change in
duty cycle/operating conditions
Failure is uncertain with new design, new application or change
in duty cycle/operating conditions
Frequent failures associated with similar design or in design
simulation and testing
Occasionnal failures associated with similar design or in design
Isolated failures associated with similar design or in design
only isolated failures associated with almost identical design or
in design simulation and testing
No observed failures associated with almost identical design or
in design simulation and testing
Failure is eliminated through preventive control
Criterie : Occurrence of
Cause - DFMEA
(incidents per
Item/Vehicule)
≥ 100 per thousand
≥ 1 in 10
50 per thousand
1 in 20
20 per thousand
1 in 50
10 per thousand
1 in 100
2 per thousand
1 in 500
.5 per thousand
1 in 2,000
.1 per thousand
1 in 10,000
.01 per thousand
1 in 100,000
≤ .01 per thousand
1 in 1,000,000
Failure is eliminated through preventive
control
Ranking
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
Tableau 1.21 : Grille de cotation de l’occurrence proposée par le QS 9000
Comme la grille proposée par PSA, cette grille présente dans sa partie droite une cotation
subjective basée sur le degré d’innovation et/ou des modifications du taux d’utilisation ou
Page 47/226
Chapitre 1
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
des conditions ambiantes dans le cadre un carry-over ; et dans sa partie droite une cotation
objective en pour-mille.
Si la partie droite de la grille, cotée en pour-mille, présente les mêmes avantages et les
mêmes inconvénients que la grille PSA (à ceci près que les taux de défaillance proposés sont
plus proche des taux recherchés dans l’industrie automobile), on pourrait cependant lui
faire le reproche supplémentaire suivant : la présente grille ne dit pas à quel instant dans la
vie du produit doit être faite l’évaluation du taux de défaillance. Or chacun sait que la
fonction fiabilité part de 1 à l’instant zéro pour finir à 0 à l’infini. Ainsi, dire que l’occurrence
est de 5 pour-mille en fin de garantie ou 5 pour-mille en fin de vie du véhicule ne revient
évidemment pas au même. Pourtant, la grille d’occurrence du QS 9000 ne précise pas ce
point !
La partie gauche de la grille, quant à elle, ressemble à la philosophie proposée par Renault.
Une telle approche est évidemment beaucoup plus aisée à appréhender pour le concepteur
que la cotation en pour-mille. Cependant, la grille mettant en parallèle degré d’innovation
et ppm dont le lien n’est forcément pas bijectif, une certaine variabilité dans la cotation
peut intervenir lorsque selon la défaillance analysée, le groupe choisit de coter une fois en
référence à la partie gauche de la grille (cotation fonction du degré d’innovation), et à la
ligne suivante, de coter en référence à la partie droite de la grille (cotation en pour-mille).
4.1.3.1.4
Grille proposée par le VDA
Dans la procédure FMEA associé au VDA [VDA, 1996], les constructeurs allemands
proposent la grille de cotation de l’occurrence suivante :
Ranking
Evaluation ranking Index for the
Occurrence likelihood O
Attributed failure
quota in ppm
Very large
10
9
Very frequent occurrence of failure cause
500.000
unusable, unsuitable design conception
100.000
Large
8
7
Failure reason occurs again and again,
50.000
problematic construction, not matured.
10.000
Moderate
6
Occasionally occurring failure cause
5.000
5
4
suitable construction advanced in degree
1.000
of maturity
500
Low
3
occurrence likelihood of failure cause is
100
2
low. Proven design
50
1
Very low
Occurrence of failure cause is improbable
1
Tableau 1.22 : Grille de cotation de l’occurrence proposée par le VDA
Dans sa partie droite, cette grille s’apparente à la grille proposée par le QS 9000, on peut
donc lui associer les mêmes griefs ajoutés du fait que les libellés concernant les degrés de
Page 48/226
Chapitre 1
maturité (partie gauche de la grille) ne sont pas très précis et donc peuvent générer une
certaine variabilité dans la cotation.
4.1.3.2.
Cotation de la gravité (ou sévérité)
4.1.3.2.1
sévérité suivante :
Niveau
Définition
1
Défaillance minime
Le client ne s'en apercoit pas
2
3
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
4
5
6
7
8
9
10
Défaillance mineure, que le client peut déceler
mais ne provoquant qu'une gêne légère et aucune dégradation
notable des performances du véhicule
Défaillance avec signe avant coureur qui mécontente le client,
elle indispose le client ou le met mal à l'aise
Défaillance entrainant une dégradation notable des performances
du sous-ensemble ou du véhicule, elle mécontente le client
Défaillance avec signe avant coureur qui provoque un grand
mécontentement du client et / ou des frais de réparation élevés
Défaillance sans signe avant coureur qui provoque un grand
mécontentement du client et / ou des frais de réparation élevés.
Véhicule en panne
Défaillance sans signe avant coureur impliquant des
problèmes de sécurité et / ou de réglementation
Tableau 1.23 : Grille de cotation de la sévérité proposée par PSA
Cette grille est assez simple de conception, ne prenant en compte que la gêne ressentie par
le client au volant de son véhicule. On peut cependant lui reprocher une formulation trop
peu précise qui peut générer une forte variabilité d’un groupe d’analyse à l’autre.
De plus, le fait de ne coter la sévérité que sur le ressenti du conducteur peut être délicat à
coter pour les équipementiers de rang assez élevés qui ne connaissent pas forcément
l’impact de leur produit sur la perception conducteur.
Notez ici qu’est prise en compte la notion de signe avant-coureur de la défaillance. Cet
élément nous semble judicieux car il est évident qu’il vaut mieux avoir affaire à une
défaillance qui prévient qu’une défaillance subite, le client ayant, dans le premier cas, le
temps de réagir.
4.1.3.2.2
La grille de gravité de Renault [Renault, 2000] présente l’avantage de proposer une cotation
non seulement selon le ressenti du client conducteur du véhicule, mais également en
fonction de l’importance de la fonction perturbée par la défaillance. Une telle approche
devrait permettre aux équipementiers de rang élevés de mieux pouvoir évaluer l’impact des
défaillances dans le cadre d’une ingénierie système correctement menée.
Page 49/226
Chapitre 1
Ci-après la grille proposée par Renault :
G
1
2-3
4-5
6-7
8
9
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
10
Conséquences pour l'automobiliste
Fonction de service perturbée
La nature minime de la fonction de service perturbée
Le client n'est pas en mesure de déceler cette défaillance
n'entraîne pas d'effet perceptible sur les performances du
potentielle
véhicule ou de ses équipements
La défaillance potentielle constitue une gêne légère pour
entraîne pas de dégradations notables des performances du
le client
La fonction de service perturbée, avec signes avant coureur,
La défaillance potentielle indispose le client ou le met mal
entraîne une faible dégradation des performances du véhicule
à l'aise
ou des ses équipements
La fonction de service perturbée, sans signes avant coureur,
La défaillance potentielle mécontente le client. Les frais
entraîne une dégradation notable des performances du
de réparation sont modérés
véhicule ou des ses équipements
La défaillance potentielle entraîne un grand
La fonction de service perturbée, avec ou sans signes avant
mécontentement du client. Les frais de réparation sont coureur, entraîne la perte d'une fonction non immobilisante
pour le véhicule
élevés.
La fonction perturbée entraîne une panne immobilisante
mécontentement du client : véhicule immobilisé
pour le véhicule
La fonction perturbée entraîne une défaillance potentielle relative à la sécurité ou au non respect de la
réglementation en vigueur
Tableau 1.24 : Grille de cotation de la sévérité proposée par Renault
4.1.3.2.3
A notre avis, la grille proposée par le recueil FMEA associé au QS 9000 [Chrysler, Ford, GM,
2008] est la grille proposée par les constructeurs automobile la plus simple à utiliser. Cette
grille présente en effet, à l’instar de la grille Renault, une cotation en fonction de
l’importance de la fonction perturbée (fonction primaire ou fonction secondaire) mais
propose également une cotation en fonction du nombre de client susceptible de repérer la
défaillance (notes de 1 à 4). Les expériences menées dans moult entreprises industrielles
ont montré que cette approche est très simple à appréhender par les groupes de travail.
Page 50/226
Chapitre 1
La grille de sévérité proposée par les constructeurs américains est la suivante :
Effect
Failure to meet
Safety and/or
Regulatory
Requirements
Criteria:
Severity of Effect on Product
(Customer Effect)
Potential failure mode affects safe vehicle operation and/or involves
noncompliance with government regulation without warning.
10
Potential failure mode affects safe vehicle operation and/or involves
noncompliance with government regulation with warning.
9
Loss of primary function (vehicle inoperable, does not affect safe vehicle
Loss or
operation).
Degradation of
Degradation of primary function (vehicle operable, but at reduced level of
Primary Function performance).
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Loss or
Degradation of
Secondary
Function
Annoyance
No effect
Ranking
8
7
Loss of secondary function (vehicle operable, but Comfort/Convenience
functions inoperable)
6
Degradation of secondary function (vehicle operable, but
Comfort/Convenience operable at reduced level of performance).
5
Appearance or Audible Noise. Vehicle operable, item does not conform
and noticed by most customers (> 75%).
4
and noticed by many customers (50%).
3
and noticed by discriminating customers (< 25%).
2
No discernible effect
1
Tableau 1.25 : Grille de cotation de la sévérité proposée par le QS 9000
4.1.3.2.4
La grille proposée par les constructeurs allemands au travers du VDA [VDA, 1996], est quand
à elle relativement simple car elle présente peu de niveau. Cependant, ce qui pourrait être
considéré comme un avantage a priori, se révèle en fait être délicat à utiliser pour les
groupes de travail car ceux-ci ne savent pas forcement sur quels critères différentier les
notes correspondant au même libellé.
Page 51/226
Chapitre 1
La grille de sévérité proposée par la procédure FMEA associée au VDA est la suivante :
Severity S
Ranking
Very large
10
9
Safety risk, non-compliance with statuary
provisions, Conked-out vehicle
Large
8
7
Operability of vehicle considerably
impaired. Immediate inspection at
garage is urgently required. Restriction
functioning of important subsystems
Moderate
6
5
4
Operability of vehicle impaired
Immediate inspection at garage
is not urgently required. Restriction
functioning of important comfort and
convenience systems
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Low
3
2
1
Minor restriction of operability of the
vehicle. Clearing at the next scheduled
inspection in garage. Minor restrictions
of comfort and conveniences systems
Very low
Very minor restrictions of operability,
discernible only by the skilled personnel
Cotation de la validation (ou détection)
4.1.3.3.
4.1.3.3.1
Dans sa procédure interne [PSA, 2003], le groupe PSA propose la grille de cotation de la
détection suivante :
Niveau
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Définition (probabilité que la cause et le mode de défaillance associé
atteigne le client)
0 à 2%
Quasi impossible
2% à 12%
Très peu probable
12% à 22%
Peu probable
22% à 32%
Très basse
32% à 42%
Basse
42% à 52%
Modérée
52% à 62%
Assez élevée
62% à 72%
Elevée
72% à 82%
Très élevée
82% à 100%
Quasi-certaine
Tableau 1.27 : Grille de cotation de la détection proposée par PSA
Page 52/226
Chapitre 1
Coté gauche, cette grille permet une cotation objective basée sur la probabilité que, les
démarches de validations mises en œuvre ayant accepté le design, le produit puisse
présenter tout de même des défaillances avant la durée de vie objectif. Il s’agit donc ici de
coter la pertinence des démarches de validation prévues en termes de taux de fuite.
Cependant, ce taux étant très délicat à évaluer, aussi bien en phase conception par les
concepteurs et/ou les spécialistes du laboratoire, qu’à partir des retours client, les groupes
de travail sont généralement contraints d’utiliser la partie droite de la grille où les notes
sont données à partir du ressenti subjectif du groupe sur la pertinence des démarches de
validation prévues.
4.1.3.3.2
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Sur le critère détection également, les grilles proposées par Renault [Renault, 2000]
différent des autres grilles classiques car ici, la cotation se fait en fonction du mode de
validation mis en œuvre.
Cette grille est ainsi la suivante :
D
Critère d'appréciation
1
Validation sur véhicule (5x150000 km) et essais
d'endurance suivi d'une analyse des composants
3
Essais sur banc et/ou véhicule
5
Chaînes de cote et calculs, simulations numériques, calcul
de dimensionnement, maquette, …
7
Remontage (au nominal, numérique), revue de plan, …
10
Sans détection ou, ce qui est prévu est inefficace
Tableau 1.28 : Grille de cotation de la détection proposée par Renault
Ainsi, sont cotés à 7 tout ce que sont les validations par revues, à 5 les validations par calcul,
à 3 les validations par essais physique sur banc et à 1 tout ce qui est validation par roulage
(validation en conditions réelles). Une telle grille est ainsi très simple à utiliser par un groupe
de travail ; en ce sens, elle constitue notre grille constructeur préférée.
Cependant, d’aucun diront que certains modes de validation numériques, cotés à 5 dans
cette grille, peuvent être plus pertinents que des essais physique (pourtant notés à 3) grâce
à l’étendue des calculs pouvant être menés (conditions normales, conditions limites voire
hors limites, etc.) alors que le nombre d’essais physiques pouvant être menés est forcément
plus réduit pour des questions généralement de coût.
Page 53/226
Chapitre 1
4.1.3.3.3
La grille proposée par le QS 9000 [Chrysler, Ford, GM, 2008] présente l’avantage de pouvoir
coter la validation selon 3 types de critères comme le montre la grille suivante :
Opportunity
for detection
Criteria:
Likelihood of Detection by Design Control
Rank
Likelihood
of Detection
No detection
opportunity
No current design control; cannot detect or is not analyzed
10
Almost
impossible
9
Very Remote
8
Remote
7
Very Low
6
Low
5
Moderate
Product validation (reliability testing, development or validation test) prior to
design freeze using test to failure (e.g. until leaks, yield, cracks, etc.)
4
Moderately
High
design freeze using degradation testing (e.g. data trends, before/after values, etc.)
3
High
Design analysis/detection controls have a strong detection capability; virtual
Analysis (e.g., CAE, FEA, etc.) is highly correlated with actual or expected
operating conditions prior to design freeze
2
Very High
1
Almost Certain
Design analysis/detection controls have a weak detection capability; virtual
Analysis (e.g., CAE, FEA, etc.) is not correlated to expected actual operating
conditions
Product verification/validation after design freeze and prior to launch with
pass/fail testing (Subsystem or system testing with acceptance criteria such as
ride and handling, shipping evaluation, etc.)
Product verification/validation after design freeze and prior to launch with test to
Post Design Freeze
failure testing (Subsystem or system testing until failure occurs, testing of system
and prior to launch
interactions, etc.)
Product verification/validation after design freeze and prior to launch with
degradation testing (Subsystem or system testing after durability test, e.g.,
function check)
design freeze using pass/fail testing (e.g. acceptance criteria for performance,
function checks, etc.)
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Not likely to detect
at any stage
Prior to Design
Freeze
Virtual Analysis Correlated
Detection not
Failure cause or failure mode can not occur because it is fully prevented through
applicable, Failure design solutions (e.g. proven design standard, best practice or common material,
etc.)
Prevention
Tableau 1.29 : Grille de cotation de la détection proposée par le QS 9000
La colonne de droite, à l’instar de la grille PSA, propose un mode de cotation purement
subjectif. Ce mode de cotation entraine inévitablement une grande variabilité de cotation
en inter-groupes de travail
La colonne centrale propose un mode de cotation en fonction du type d’essais de fiabilité
[Pages, 1980] prévu :
- test selon la technique dite de la suite de succès : on met n systèmes en essai jusqu'à
la durée visée, l’objectif est validé si on ne relève aucune défaillance, n dépendant
du taux de défaillant objectif et du niveau de confiance recherché par la formule :
ln(1 − confiance)
n=
).
ln(1 − proportion_défaillants_objectif)
- Test de fiabilité exploratoire modélisant les instants de défaillance généralement par
une loi de Weibull.
- Test de fiabilité avec mesure de dégradation : dans ce type de test, on tente de
mettre en corrélation la dégradation des systèmes (par exemple usure des
plaquettes de frein, prise de jeu d’une articulation, …) et le nombre de cycle
Page 54/226
Chapitre 1
effectué. La validation est prononcée si la dégradation au nombre de cycles objectif
est inferieure à un niveau de dégradation seuil.
Ce type d’approche est très intéressant mais présente l’inconvénient, à notre avis, d’être
trop tourné « essais physiques ». Un mode de validation par calcul (chaine de cote,
résistance des matériaux, etc…) n’est pas ici près en compte.
La troisième colonne propose une cotation en fonction du positionnement de la démarche
de validation dans le projet (avant / après gel du design – design freeze ; avant / après
lancement produit). Une cotation selon ce critère est évidement très facile à coter pour un
groupe de travail, cependant, dans ce cas, la pertinence technique du mode de validation
n’est pas évaluée.
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
4.1.3.3.4
La grille proposée par le recueil FMEA associé au VDA [VDA, 1996] est très semblable à la
grille proposée par PSA. Ici également, la validation peut être cotée de façon subjective
(colonne de gauche) ou en fonction du taux de fuite des démarches de validation prévues.
Remarquons que pour cette colonne de droite, l’échelle des probabilités est très resserrée
d’où la très grande difficulté pour un groupe de travail de bien discriminer les niveaux. Il en
résulte une utilisation quasi-unique de la partie subjective de la grille.
Ranking
Detection likelihood D
Certainty of detection
method
Very low
10
9
Detection of occurred failure causes is
improbable. Reliability of design has
not been or can not be proven.
Detection methods are uncertain.
90%
Low
8
7
less probable. Reliability of design can
probably not be proven.
Detection methods are uncertain.
98%
Moderate
6
5
4
99,7%
probable. Reliability of design could
perhaps be proven.
Detection methods are relatively certain.
Large
3
2
1
very probable conformed by several
detection methods independent of
each other.
Very low
Occurrence failure cause will certainly
be detected
99,9%
99,9%
Tableau 1.30 : Grille de cotation de la détection proposée par le VDA
Page 55/226
Chapitre 1
4.1.3.4. Tableau de comparaison synthétique
Comme nous l’avons dit en introduction du paragraphe consacré à la cotation, il n’existe pas
de grilles idéales, applicables quelque soit le secteur d’activité ou le produit fabriqué,
chaque entreprise devant construire les grilles correspondant le mieux à son activité.
Cependant, il nous semble que qu’un certain nombre d’avantages ou d’inconvénients
génériques ressortent de l’analyse des grilles ci-dessus. Nous les avons résumés dans le
tableau ci-après, les points notés en rouge correspondant à notre avis aux modes de
cotation les plus aisés à utiliser pour les entreprises, quelqu’en soit l’activité :
Source
Occurrence
Avantage
PSA
Gravité
- Simplicité de la grille
- Double niveau de cotation : Cotation
- Prise en compte du signe avant
objective en ppm ou cotation subjective
coureur de la défaillance
Détection
objective en taux de fuite ou cotation
subjective
- Impossibilité d'évaluer tous les taux de Ressenti conducteur parfois difficile à - Taux de fuite impossible à évaluer en
évaluer pour fournisseurs de rang élevés pourcentage
Inconvénient ppm en fin de vie
Avantage
- Cotation en fonction du degré
d'innovation
RENAULT
- Double niveau de cotation : impact sur
- Cotation en fonction du mode de
la fonction étudié ou impact sur
validation mis en œuvre
l'automobiliste
- Conditions de mise en œuvre des
essais non définies
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Inconvénient - Libellé peu précis
Avantage
QS 9000
- Prise en compte des modifications du
taux d’utilisation et/ou des conditions
ambiantes pour un carry-over
- Instant de prise en compte des ppm
Inconvénient non défini
Avantage
VDA
- Cotation selon l’impact au niveau
véhicule
- Prise en compte du phasage de la
- Prise en compte de la variabilité des
démarche de validation dans le projet
niveaux de ressenti client pour les
défauts sensoriels
- Libellé trop tourné essais physiques
(autres démarches possibles non prises
en compte)
- Cotation selon l’impact au niveau
véhicule
en fonction du niveau de maturité
objective en taux de fuite ou cotation
subjective
- Instant de prise en compte des ppm
- Taux de fuite impossible à évaluer en
pourcentage
Inconvénient non défini
Cotation délicate pour les fonctions
secondaires
Tableau 1.31 : Avantages et inconvénients des principales grilles constructeurs automobile
4.1.4.
Nos propositions en termes de grilles de cotation d’AMDEC Produit
Bien que la plupart des grilles de cotation (PSA, QS 9000, …) présentent une évaluation de
l’occurrence en fonction de la proportion de défaillants (évaluation qui nous semble très
délicate à faire de façon a priori de façon subjective et impossible à évaluer par des essais
physiques pour tous les modes de défaillances), nous pensons qu’il est plus aisé pour le
concepteur d’évaluer l’occurrence en fonction du degré d’innovation mis en œuvre dans le
projet pour obtenir la fonctionnalité donnée. Ainsi, il nous semble qu’une grille type
RENAULT soit la plus appropriée. Cependant, le libellé de cette grille n’étant pas toujours
suffisamment clair pour la plupart des utilisateurs, nous proposons la grille suivante basée
sur le degré d’innovation. Cette grille introduit le concept de brique technologique
maintenant largement utilisée par les concepteurs de systèmes complexes. Cette grille a dès
à présent été introduite avec succès dans plusieurs entreprises industrielles telles SOMFY ou
SEB.
Page 56/226
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Chapitre 1
Occurrence
Note
Nouvelle conception innovante
10
Conception innovante pour l'entreprise mais technologie connue par d'autres
secteurs d'activité (benchmark)
9
Brique technologique validée sur étagère, non encore reprise sur produit série
7
Forte modification d'une brique technologique éprouvée ou fortes modifications
de ses conditions d'utilisation
6
Légère modification d'une brique technologique éprouvée ou conditions
d'utilisation légèrement différentes
4
Reprise brique technologique éprouvée mais pas ou peu de recul en série
(manque de temps, ...)
3
Reprise brique technologique éprouvée en série (mêmes conditions d'utilisation),
avec taux de défauts acceptable
1
Tableau 1.32 : Proposition N°1 : Cotation en fonction du degré d’innovation
Cependant, certains concepteurs nous ont fait remarquer qu’une conception innovante
mais plus simple présentait généralement moins de risque de défaillance qu’un système
connu mais plus complexe. Aussi, nos dernières réflexions nous ont amenés à proposer une
grille à double entrée qui prend en compte non seulement le degré d’innovation, mais
également le degré de complexité de la conception étudiée (à la place de la grille proposée
ici qui présente une échelle linéaire sans interaction entre les deux items, nous pourrions
proposer une grille présentant une échelle sémantique à 4 niveaux par item permettant de
mettre en évidence une interaction positive entre ces deux éléments) :
Forte
5
7
10
Moyenne
3
5
7
Faible
1
3
5
Faible
Moyenne
Forte
Innovation
Complexité
Tableau 1.33 : Proposition N°2 : Cotation en fonction du degré d’innovation et de la
complexité du système
4.1.4.2. Cotation de la gravité
Les grilles de sévérité proposées par les différents constructeurs automobile ne présentant
que peu d’écarts méthodologiques les unes par rapport aux autres, sans comporter de griefs
rédhibitoires à nos yeux, nous avons envisagé un autre axe de cotation qu’est l’impact sur le
projet de l’action corrective nécessaire à mettre en œuvre pour remédier à la défaillance :
Page 57/226
Chapitre 1
Gravité
Note
Défaillance nécessitant une action corrective entraînant un
dépassement des délais et du budget
10
Défaillance nécessitant une action corrective entraînant un
dépassement des délais ou du budget
7
Défaillance nécessitant une action corrective impactant un
passage de jalon
5
Défaillance nécessitant une action corrective n'impactant pas un
passage de jalon
3
Pas d'effet
1
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tableau 1.34 : Grille de cotation en fonction du degré d’innovation que nous proposons
Une telle grille, très simple à appréhender par les groupes de travail est très appréciée car
elle colle aux problématiques de coût et de délai inhérents à chaque membre de l’équipe
projet.
Néanmoins, une telle grille biaise quelque peu la définition de la sévérité qui est la
puissance de l’impact de la défaillance sur le client (utilisateur) et non sur l’équipe de
conception. On a donc affaire ici à une grille de cotation qui pourrait relever de ce qu’on
appelle une AMDEC projet.
De plus, cette grille viole la règle d’indépendance entre les critères de cotation. En effet,
pour envisager une action corrective suite à une défaillance, il est nécessaire d’avoir détecté
cette défaillance lors des démarches de validation. Or le taux de fuite des démarches de
validation est, par définition, le troisième critère sur lequel se cote l’AMDEC. On se retrouve
donc là face à ce qu’EXCEL qualifierait de « référence circulaire ».
Les remarques ci-dessus nous contraignent à suggérer de ne pas utiliser de grilles selon
cette approche en AMDEC produit.
Coter la détection correspond à évaluer la pertinence des démarches de validations mises
en œuvre lors de la conception (revues, calculs, essais, etc…). Aussi, nous préférons appeler
ce critère « validation » et conserver le terme « détection » pour la cotation du taux de fuite
des démarches de contrôle en fabrication, évaluées en AMDEC Processus.
Contrairement à certaines grilles telles que celles proposées par PSA ou par le VDA qui
cotent la validation en taux de fuite des démarches de validation exprimé en pourcentage
(valeur impossible à évaluer mathématiquement et très délicate à appréhender de façon
subjective), la première grille que nous proposons reprend un mode de cotation en fonction
de l’instant de validation tel que déjà abordé par la grille du QS 9000 avec un niveau de
précision plus élevé :
Page 58/226
Chapitre 1
Validation
Note
Pas de validation
10
Validation en phase série (quelques produits déjà sur le
marché)
Validation en phase présérie (produits fabriqué sur
processus série)
8
6
Validation en phase prototypes
4
Validation en phase études (revue, calculs, etc...)
2
Validation en phase spécifications (maquettes, ...)
1
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Tableau 1.35 : Proposition N°1 : Cotation en fonction du positionnement de la démarche de
validation
Cependant, quid des validations multiples effectuées tout le long du processus de
développement ?
Pour palier ce problème, on pourrait imaginer de ne coter l’item recherché qu’en fonction
de la position de la dernière validation mise en œuvre dans le projet.
Mais une telle grille ne prend pas en compte la pertinence technique du mode de validation
mis en œuvre, aussi, nos réflexions nous ont amenées à une grille de cotation fortement
inspirée de celle proposée par RENAULT qui cote la validation en fonction du mode de
validation mis en œuvre mais qui intègre également les conditions d’essais pour les
validations physiques. Une telle grille nous semble bien répondre à la problématique de la
cotation de la pertinence de la démarche de validation tout en restant très aisée à mettre
en œuvre par le groupe de travail. A ce titre, elle a été reprise par plusieurs des entreprises
avec lesquelles nous avons travaillé :
Validation
Note
Défaillances de fiabilité
Défaillances à t=0
Pas de validation
Pas de validation
10
Validation par revue
8
Validation par calcul (Définition numérique,
Chaînes de cotes, ..)
Endurance protos au nominal, conditions
Test fonctionnel sur protos au nominal, conditions
nominales
nominales
Endurance protos intégrant variabilité production
Test fonctionnel sur protos intégrant variabilité
et conditions normales ou proto au nominal et
production et conditions normales ou proto au
conditions sévérisées
nominal et conditions sévérisées
Endurance protos intégrant variabilité production, Test fonctionnel sur protos intégrant variabilité
conditions sévérisées
production, conditions sévérisées
Test fonctionnel pièce "pré-série" en conditions
Endurance "produits pré-série" par panel client
réelles
Calculs de fiabilité prévisionnels
6
4
3
2
1
Tableau 1.36 : Proposition N°2 : Cotation en fonction du mode de validation mises en œuvre
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Chapitre 1
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Mais la plupart des grilles de validation proposées ci-dessus sont très délicates à utiliser des
lors qu’une défaillance est validées par plusieurs démarches successivement. Aussi, nous
proposons une approche type Matrice QA [Renault, 2001] de RENAULT où la validation est
d’autant plus efficace qu’il y a redondance dans les détections (fait de plusieurs manières
différentes et à différents instants dans le projet).
La grille proposée ci-après, associe un nombre de points aux principales méthodes de
validation (les modes de validation et la valeur des points correspondant étant la synthèse
de plusieurs grilles de ce type réalisées avec divers industriels, puis appliquée par un groupe
d’industriels pilote) ; la note de validation finale étant la somme des points obtenus par la
mise en œuvre de l’ensemble des démarches de validation lors du projet.
Mode de validation
Points
Σ des points
Note
Revue de Validation
1 point
0
10
Calculs prévisionnel avec faible coefficient de sécurité ou
hypothèses non sûres
2 points
0 < Σ des points ≤ 2
8
Test protos sur banc en conditions nominales
4 points
6
4
2
Σ des points > 15
1
Calculs prévisionnel avec fort coefficient de sécurité ou
6 points
hypothèses sûres
Test protos sur banc intégrant les variabilités de production et de
8 points
conditions d'utilisation recherchée par un P-Diagramm
10 points
Tableau 1.37 : proposition N°3 : Grille de cotation en fonction du nombre et de la pertinence
des démarches de validation mises en œuvre
Dans cette grille, nous avons introduit 2 niveaux en termes de validations par essais
physiques. Le premier correspondant aux essais sur banc dans les conditions nominales
auquel nous avons donné 4 points et le second intégrant les variabilités de production
comme d’utilisation auquel nous avons donné 8 points.
De même, si on imagine un plan de validation dans lequel une défaillance est validée tout
d’abord par un calcul de fiabilité prévisionnel avec un fort coefficient de sécurité, puis par
des essais physiques d’un prototype sur banc en conditions nominales, le nombre de point
résultant sera donc de 10 (6 pour le calcul prévisionnel et 4 pour le test proto sur banc) ce
qui donnera une note de validation de 4.
Cependant nombre d’industriels, tout en étant convaincus par la justesse d’une telle grille,
n’ont pas désiré l’introduire dans leur procédure d’AMDEC, la jugeant trop compliquée à
utiliser pour les groupes de travail.
Page 60/226
Chapitre 1
En utilisant les grilles de cotation présentées ci-dessus, le groupe de travail a coté l’AMDEC
de son rasoir, le tableau ci-après en montre le résultat :
Produit : Rasoir
FONCTION
Situation
N°
Fonction
de vie
1
Utilisation
Fp1
2
3
4
5
Fp2
6
7
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
8
Fc1
Date :14/07/08
CLIENT
Mode de
défaillance
Effet de la
défaillance
Pilote : Nicolas S.
Date :25/12/08
Indice : A
CONCEPTION
CC
CS
Temps coupe > 5
min pour gauchers
Client impatient
ayant une longueur
lame trop courte
de poils < 3 mm
Effort de coupe >
Désagrément du
20 N pour longueur
client
de poils < 3 mm
trop fort
Client mécontent
=> risque perte CS
10 rasage
qui s'use trop vite
client
Client mécontent
mode de soudage
=> risque perte CS
à 1 an
client
désolidarise
Taux d'hommes
Désagrément du
Plaquette trop peu
client
soluble dans l'eau
de rasage < 90%
Client mécontent
Plaquette trop soluble
=> risque perte CS
10 rasage
dans l'eau
client
Taux d'hygrométrie
Désagrément du
Mauvais choix de
surfacique de la
client
peau < 85%
….
….
…
Action de
maîtrise
Rien
Indice :
NOTES
Plan de
validation
prévu / existant
O
G
V
C
Test sur panel
7
client
3
1
21
Rien
Test protos
sur faux
visage
7
5
3 105
Reprise matériau
lames du rasoir 1
lame
Revue
matériaux
1
8
7
Soudage US avec
3 points de fusion
Rien
3
8
10 240
5
1
5
8
7
56
5
7
35
Reprise plaquette
Test sur panel
lubrifiante rasoir
1
client
non jetable
Reprise plaquette
Revue
lubrifiante rasoir
1
matériaux
non jetable
Reprise plaquette
Revue
lubrifiante rasoir
1
matériaux
non jetable
…
Responsable
ACTIONS
Mesure envisagée
Qui ?
Fait quoi ?
Page :
RESULTATS
Délai
espérés
Pour
O' G V' C'
quand ?
56
Tableau 1.38 : Partie cotation de l’approche fonctionnelle de l’AMDEC Produit du rasoir
La cotation effectuée, reste à définir les actions correctives à mettre en œuvre pour réduire
les criticités les plus élevées.
4.1.5. Actions correctives à mettre en œuvre suite à l’AMDEC Produit
La dernière phase de l’AMDEC consiste à imaginer puis à mettre en œuvre des actions
correctives pour réduire les criticités des items les plus élevés.
Alors que le recueil FMEA associé au QS 9000 [Chrysler, Ford, GM, 2008] préconise de
déclencher les actions correctives par une approche d’amélioration continue (on cherche
une action corrective pour la défaillance présentant la criticité la plus élevée, puis pour celle
d’après, et ainsi de suite,…), la plupart des littératures définissent un seuil de
déclenchement. Ainsi, PSA [PSA, 2003] définit son seuil de déclenchement à 65 (seuil
permettant d’engager des actions sur les deux tiers des valeurs de criticité possible).
Renault de son côté, définit son seuil de déclenchement en fonction de la note de gravité
donnée à l’item correspondant. Ainsi, pour les gravités inférieures ou égales à 7, le seuil de
déclenchement des actions correctives est de 100 ; pour les gravités de 8 et 9, le seuil passe
à 50 ; et pour les gravités de 10, le seuil vaut 10. Une telle modulation du seuil de
déclenchement des actions correctives est à notre avis très pertinente même si la dernière
valeur nous semble exagérée. En effet, mettre un seuil de criticité à 10 pour les gravité de
10 veut dire que les valeurs d’occurrence et de validation doivent être à 1, soit, selon les
grilles de Renault, un niveau d’innovation nulle et une validation nécessairement par
roulage !
De notre côté, nous préférons ne pas définir de la valeur du seuil de criticité de façon
dogmatique. En effet, définir un seuil génère nécessairement la sensation couperet de la
limite : Pourquoi une criticité de 101 pour un seuil de 100 nécessiterait une action corrective
alors que la défaillance présentant une criticité de 99 n’en aurait pas besoin, sachant que,
vu la variabilité de la cotation, ces 2 valeurs pourraient être inversées si on refaisait la
cotation deux minutes plus tard.
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Chapitre 1
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
C’est pourquoi nous proposons de définir le seuil de déclenchement des actions correctives
à la cassure du Pareto des criticités. Les Pareto des criticités présentent généralement 3
familles : les très critiques, les moyennement critiques et les faiblement critiques. Aussi,
nous proposons d’adopter l’approche très pragmatique suivante :
- Action corrective obligatoire : pour les criticités les plus élevées (généralement au
dessus de 100).
- Action corrective à mettre en œuvre si elle n’est pas chère : pour les criticités
moyennes (entre 50 et 100 par exemple)
- Pas d’actions correctives : pour les criticités les plus basses (voire remonter ces
niveaux de criticités que l’on pourrait qualifier en « sur-qualité » en baissant sa garde
notamment au niveau des validations. Ce dernier point sera développé dans le
chapitre 3 « vers une maîtrise de risque efficiente en conception).
Pour réduire un niveau de criticité, le groupe de travail doit donc trouver une action
corrective qui réduira l’occurrence, la gravité ou la détection, et ce de manière unique ou de
façon combinée.
- Réduire l’occurrence consiste à reprendre la conception des composants du produit
en termes de changement de matériau, de redimensionnement, ou de modification
de forme, ou à changer le concept dudit produit.
- Réduire la gravité consisterait à réduire l’impact d’un mode de défaillance sur le
client. Cela ne peut se faire au niveau du système car cela voudrait dire casser la
relation entre le mode de défaillance et son effet sur le client, effet complètement
dépendant de l’utilisation du système et donc du client. Ainsi, en première approche,
on peut affirmer qu’il est impossible de modifier la gravité d’une défaillance.
Cependant, dans le cadre d’une ingénierie système, si le concepteur du niveau n+1
décide d’ajouter un protecteur pour palier à la défaillance du système de niveau n, la
gravité associée à la défaillance d’une fonction du niveau n, pourrait alors être
baissée. Ce cas, rarement envisagé, méritait d’être signalé ici.
- Pour réduire la note de validation (détection), le groupe de travail devra décider
d’améliorer la pertinence des démarches de validations prévues. Dans le cas de
validations physiques, il essayera de valider mieux (mener des essais selon un profil
de mission d’essai mieux corrélé avec le profil de mission réel) ou plus (augmenter le
nombre de systèmes à mettre en essai pour mieux s’affranchir de la fluctuation
d’échantillonnage).
D’un point de vue qualité client, peu importe si le groupe décide de réduire prioritairement
le critère d’occurrence ou de validation (la gravité étant, nous l’avons dit, généralement
invariante), cependant, en termes de gestion de projet, il est évident que le groupe de
travail devra, tant que faire ce peut, tenter de réduire les occurrences avant de chercher à
baisser les criticités par la note de validation. En effet, les validations intervenant
nécessairement après la conception (partie remontante dans une modélisation de
développement selon le cycle en V), se rendre compte d’une défaillance lors d’une
démarche de validation entraine nécessairement une reprise de la conception et donc la
mise en œuvre d’un nouveau cycle conception / validation et donc immanquablement une
perte de temps.
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Chapitre 1
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
L’action corrective envisagée sera renseignée dans la colonne 15 de notre formalisme, le
responsable de ladite action ainsi que le délai alloué seront mentionnés respectivement
dans les colonnes 14 et 16.
De façon générale, les actions correctives « miracle », n’existent que très rarement, les
concepteurs ayant en général, déjà intégré les solutions les plus simples dans leur
conception. Les participants à l’analyse n’étant pas tous concepteurs, nous conseillons de ne
pas rechercher les actions correctives en séance AMDEC mais de retourner le résultat de
l’analyse quantitative au demandeur de l’AMDEC (défini comme étant le pilote du groupe)
qui lui, pourra reconstituer un groupe de travail le plus adapté pour traiter telle ou telle
défaillance.
Il est alors important que le groupe AMDEC analyse ensuite les risques inhérents aux actions
correctives envisagées (il serait dommage que la solution corrective apportée comporte plus
de risques que la solution initiale) [Chen, 2007]. Les résultats espérés de l’action corrective
seront donc réévalués en termes de nouvelle occurrence (O’), nouvelle gravité (G’) et de
nouvelle validation (V’) dans les colonnes 17 à 19, la nouvelle criticité se trouvant calculée
dans la colonne 20. Cette nouvelle criticité étant une criticité espérée, elle sera évaluée dès
la formalisation sur le papier de l’action corrective pour en évaluer la pertinence. Il s’agit
donc là d’une criticité espérée, évaluée avant la mise en œuvre de ladite action, qui devra
être validée dans les faits une fois l’action corrective effectivement mise en œuvre.
Certaines littératures, à l’instar de PSA [PSA, 2003], proposent un autre formalisme appelé
suivi des actions correctives, pour renseigner la criticité des défaillances une fois l’action
corrective effectivement mise en œuvre. D’autres comme le recueil FMEA associé au
QS 9000, proposent une colonne supplémentaire appelée « actions taken »positionnée juste
avant la nouvelle cotation :
- si cette colonne demeure vierge, c’est que l’action corrective n’a pas encore été mise
en en œuvre et donc que la cotation présentée est une cotation espérée.
- Si cette colonne est renseignée, c’est que l’action corrective a été effectivement mise
en en œuvre, et que la cotation « prime » présentée est une cotation réelle.
De notre côté, nous préférons ne conserver que la cotation espérée. Une fois l’action
corrective menée, nous reprenons l’AMDEC en faisant évoluer l’indice du document pour
conserver une traçabilité. Les actions correctives se retrouvent alors dans la colonne 8
« action de maîtrise » pour les actions jouant sur l’occurrence, ou dans la colonne 9 « plan
de validation » pour les actions ayant modifié la note de validation. Le résultat de ces
actions en termes de criticité est alors calculé normalement dans la colonne 13, produit des
colonnes 10 (occurrence), 11 (gravité) et 12 (validation).
Page 63/226
Chapitre 1
Le résultat de l’AMDEC Produit de notre rasoir, dans son approche fonctionnelle, pourrait
alors être le suivant :
Produit : Rasoir
FONCTION
Situation
N°
Fonction
de vie
1
Utilisation
Fp1
2
3
4
5
Fp2
6
7
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
8
Fc1
Date :14/07/08
CLIENT
Mode de
défaillance
Effet de la
défaillance
Pilote : Nicolas S.
Date :25/12/08
Indice : A
CONCEPTION
CC
CS
Temps coupe > 5
min pour gauchers
Client impatient
ayant une longueur
lame trop courte
de poils < 3 mm
Effort de coupe >
Désagrément du
20 N pour longueur
client
de poils < 3 mm
trop fort
Client mécontent
=> risque perte CS
10 rasage
qui s'use trop vite
client
Client mécontent
mode de soudage
=> risque perte CS
à 1 an
client
désolidarise
Taux d'hommes
Désagrément du
Usure prématurée de la
client
de rasage < 90%
Client mécontent
=> risque perte CS
10 rasage
client
Taux d'hygrométrie
Désagrément du
Mauvais choix de
surfacique de la
client
peau < 85%
….
….
…
Action de
maîtrise
Rien
Indice :
NOTES
Plan de
validation
prévu / existant
O
G
V
C
Test sur panel
7
client
3
1
21
Responsable
ACTIONS
Mesure envisagée
Qui ?
Fait quoi ?
Rien
Test protos
sur faux
visage
7
5
3 105 Francois H.
Reprise matériau
lames du rasoir 1
lame
Revue
matériaux
1
8
7
Soudage US avec
3 points de fusion
Rien
3
8
10 240 Roseline B.
5
1
5
8
7
56
5
7
35
Reprise plaquette
Test sur panel
lubrifiante rasoir
1
client
non jetable
Reprise plaquette
Revue
lubrifiante rasoir
1
matériaux
non jetable
Reprise plaquette
Revue
lubrifiante rasoir
1
matériaux
non jetable
…
Page :
RESULTATS
Délai
espérés
Pour
O' G V' C'
quand ?
Reprise matériau tête
SEM 26 3
éprouvé
5
3
45
Test résistance à
l'effort de rasage sur sem 28
protos
8
3
72
56
3
Tableau 1.39 : AMDEC Produit du rasoir en approche fonctionnelle
L’exemple décrit ici illustre parfaitement la méthodologie pour un produit « mécanique ».
Cependant, l’AMDEC est une méthodologie universelle qui peut s’appliquer à tout type de
produits comme les systèmes électriques, électroniques, voire micro-électroniques
[Cassanelli, 2006].
4.1.6. Mise à jour des AMDEC Produit
Une AMDEC Produit n’est jamais figée, elle devra être mise à jour en permanence. Cette
mise à jour interviendra :
- A chaque modification de conception, l’AMDEC devant être parfaitement en phase
avec le produit conçu à l’instant t.
- A chaque réclamation client. Le concepteur devra s’assurer que la défaillance
correspondante a bien été prise en compte.
- En vie série, afin de s’assurer que les cotations initiales que l’on pourrait qualifier
« d’espérées » sont bien en phase avec la réalité, notamment au niveau de
l’occurrence.
Tous ces points démontrent que le suivi des AMDEC doit se faire en continu ou tout au
moins tous les x temps (le x devant être le plus faible possible, tout en restant compatible
avec les exigences économiques du bureau d’études) car, comme le dit Gérard LANDY
[Landy, 2002] « si vous ne faites pas de mises à jour en continu, lorsque vous retravaillerez
plus tard sur un produit comparable ou similaire, et souhaiterez reprendre l’AMDEC déjà
réalisée pour ne pas perdre de temps, vous vous apercevrez vite qu’il reste bien peu de
choses d’actualité. Vous serez [alors] obligé de recommencer l’AMDEC intégralement et
ferez ainsi grandir le clan de ceux qui pensent que dans l’AMDEC, on écrit toujours les
mêmes choses, et on se pose toujours les mêmes questions… ».
Page 64/226
Chapitre 1
4.2. L’AMDEC Produit : approche composant
L’approche « composant » de l’AMDEC Produit, appelée en anglais « Design FMEA » a pour
d’étudier l’impact des défaillances des composants (ou des liaisons inter-composants).
Aussi, ce type d’AMDEC est l’outil clé des études de fiabilité [Wang, 2005].
Le formalisme utilisé pour mener ce type d’analyse sera très proche de celui utilisé pour
l’approche fonctionnelle, seules les 4 premières colonnes correspondant aux données
d’entrée seront différentes :
Produit :
Référence :
Date :
Indice :
FONCTION
Pilote :
Date :
CLIENT
Animateur :
Indice :
CONCEPTION
NOTES
N°
Fonction
(libéllé)
Composants /
liaison
Défaillance
Effet de la
défaillance
CC
CS
Cause de la
défaillance
Action de
maîtrise
Plan de
validation
1
2
3
4
5
6
7
8
9
Page :
ACTIONS
O G V
C
10 11 12 13
Qui ?
Fait quoi ?
14
15
RESULTATS
Délai
espérés
Pour
O' G V' C'
quand ?
16
17 18 19 20
ANALYSE QUALITATIVE
ANALYSE
QUANTITATIVE
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SOLUTIONS PROPOSEES
EFFICACITE
ATTENDUE
Tableau 1.40 : Tableau d’analyse AMDEC produit - approche composant – inspirée du
formalisme PSA
Comme le formalisme proposé pour l’AMDEC Fonctionnelle, cette grille sépare clairement
les parties « analyse qualitative », « analyse quantitative », et « actions correctives ». Les
seules différences entre l’approche fonctionnelle et l’approche composant se situant au
niveau de l’analyse qualitative, nous ne reprendrons pas le descriptif des parties analyse
qualitative et actions correctives pour l’approche composant.
Afin de tendre vers l’exhaustivité dans l’analyse des défaillances des composants et liaisons
du système, nous conseillons de prendre le bloc diagramme de l’analyse fonctionnelle
interne comme donnée d’entrée. En suivant le cheminement de chaque fonction à
l’intérieur du système, l’analyse consiste à se poser la question des défaillances au niveau de
la liaison entre le milieu extérieur et le premier composant, puis au niveau du premier
composant lui-même, ensuite au niveau de la liaison entre le premier composant et le
deuxième, puis au niveau du deuxième composant, et ainsi de suite.
Chaque liaison ou composant seront ainsi listé dans la colonne 3 de notre formalisme. La
défaillance étant le caractère perceptible du mauvais fonctionnement d’un composant ou
d’une liaison entre composants, elles vont s’exprimer en termes de casse, de corrosion, de
désolidarisation des composants, etc. et seront notées dans la colonne 4.
Les fonctions impactées par lesdites défaillances seront mentionnées dans la colonne 2.
Page 65/226
Chapitre 1
Une représentation de la liaison entre l’AMDEC et le bloc diagramme fonctionnel de
l’analyse fonctionnelle interne est présentée ci-dessous :
FONCTION
N°
1
1
2
3
Main
Crème
à raser
Manche
FC 4
Poil
Lame 1
FP1
Lame 2
Corps -Tête
Vue
Capuchon
Lubrifiant
FC 3
Cause de la
défaillance
Action de
maîtrise
Plan de
validation
2
4
5
6
7
8
9
Fp1 / Fp2
Glissement
3
Liaison main /
manche
Fp1 / Fp2
Manche
Liaison manche
Fp1 / Fp2
/ tête
4
Fp1 / Fp2
5
Fp1
8
9
10
Fp1
11
Fp1
12
Fp2
Eau
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CONCEPTION
CC
CS
7
Peau
CLIENT
Effet de la
défaillance
FC2
FP2
Composants /
liaison
Défaillance
6
Lame 3
Contre-lame
FC 5
Fonction
(libéllé)
13
Fp2
14
Fp2
Rupture
Prise de jeu
Dégradation de
l'état de surface
Liaison Tête / Désolidarisation
lames
à l'emploi
Prise de jeu
Lames trop
sorties
Lames pas
assez sorties
Lames
Cassée
Rouillées
Usure
Liaison poils /
prématurée
lames
(lames
émoussées)
liaison Tête /
Désolidarisation
plaquette
de la plaquette
lubrifiante
Plaquette
Usure
lubrifiante
prématurée
Liaison
Alergies de la
plaquette
peau
Tête
Figure 1.13 : lien bloc diagramme fonctionnel / AMDEC composant
Comme décrit dans le recueil FMEA du VDA [VDA, 1996], « les causes des défaillances sont
recherchées pour chacune des défaillances potentielles des composants par l’investigation
des données de conception (dimensionnement, choix de matériau, ...) ». Les causes sont
donc exprimées en termes d’erreur de conception des sous-systèmes (niveau N-1) et sont
renseignées dans la colonne 7. Comme pour l’approche fonctionnelle, il se peut qu’une
défaillance puisse être engendrée par plusieurs causes. Dans ce cas, et pour ne pas
surcharger l’analyse, le groupe ne mentionnera que la ou les causes les plus probables.
Les effets des défaillances sur le client sont renseignés dans la colonne 5. Par client, on
entend potentiellement le fabricant interne du produit, le client aval (celui à qui on livre le
produit et qui nous paye), le client utilisateur voire le recycleur. Chacun des ces clients
pouvant successivement être impacté par la défaillance, ne sera classiquement noté dans
cette colonne que l’effet sur le client le plus impacté. Si le groupe de travail ne sait pas bien
déterminer lequel de deux clients est le plus impacté par la défaillance, les deux effets
correspondants seront notés dans l’AMDEC et feront chacun l’objet d’une ligne distincte.
L’effet peut également être défini comme étant l’impact de la défaillance sur une fonction
du système (fonction notée dans la colonne 2). Dans ce cas, cet impact s’exprimera en
termes de mode de défaillance de la fonction avec les 5 modes de défaillances classiques
que sont :
∗ L’absence de fonction à la sollicitation.
∗ L’arrêt de fonction.
∗ La fonction dégradée
∗ La fonction intempestive
∗ La fonction intermittente.
Page 66/226
Chapitre 1
L’impact de la défaillance pourra ainsi s’exprimer en non réalisation du critère de
performance de la fonction, critère exprimé dans le cahier des charges fonctionnel. Par
exemple, si on imagine une usure prématurée de la plaquette lubrifiante, l’effet pourrait
être un certain inconfort dans l’utilisation du rasoir ; le confort étant le premier critère de la
fonction « FP2 : hydrater » défini dans notre cahier des charges comme le montre le schéma
suivant :
SV
Fp2
Critères
Niveaux
Flexibilité
Hydrater
Confort de rasage
> 90% hommes
satisfaits
F1
10 rasages ± 2
F2
85% ± 3%
F2
Main
Fiabilité
Taux d'hygrométrie
surfacique de la peau
% gaucher
Acidité
Surface
Acidité
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Peau
FONCTION
20% ± 3%
Ph = 6,2 ± 0,1
Visage homme adulte
Ph = 6,2 ± 0,1
CLIENT
CONCEPTION
N°
Fonction
(libéllé)
Composants /
liaison
Défaillance
Effet de la
défaillance
CC
CS
Cause de la
défaillance
Action de
maîtrise
Plan de
validation
1
2
3
4
5
6
8
9
13
Fp2
Plaquette
lubrifiante
Usure
prématurée
Inconfort de
rasage
7
Mauvais choix
de plaquette
(trop peu
soluble dans
Figure 1.14 : lien CdCf / AMDEC composant
Comme pour l’approche fonctionnelle, attention à ne pas tomber dans le syndrome « effet
papillon » lors de la recherche des effets, en imaginant des cascades d’effets avec des si. Si
une défaillance entraine un effet de niveau 1, lui-même cause d’un effet de niveau 2 qui
pourrait entraîner un effet de niveau 3, ne sera noté que l’effet de niveau 1, l’effet de
niveau 2 ne sera mentionné que si la liaison effet de niveau 1 – Effet de niveau 2 est sûre ou
quasi-sûre.
Les autres colonnes de l’AMDEC Produit dans son approche « composant » se remplissent
de la même façon que pour l’approche fonctionnelle. Aussi, nous invitons le lecteur à
retourner dans le descriptif de l’approche fonctionnelle pour la fin de l’analyse.
Page 67/226
Chapitre 1
L’AMDEC de notre rasoir dans son approche composant pourrait alors être la suivante :
Produit : Rasoir
Date : 14/07/08
FONCTION
N°
Fonction
(libéllé)
1
2
1
Composants /
liaison
3
Liaison main /
Fp1 / Fp2
manche
CLIENT
CONCEPTION
Défaillance
Effet de la
défaillance
CC
CS
Cause de la
défaillance
4
5
6
7
Glissement
Inconfort de rasage
Manche trop lisse
Rasoir inutilisable
CS Section trop faible
(arrêt de fonction)
2
Fp1 / Fp2
Manche
Rupture
3
Fp1 / Fp2
Liaison manche
/ tête
Prise de jeu
Inconfort de rasage
4
Fp1 / Fp2
Tête
Dégradation de
l'état de surface
Diminution de la
durée de vie du
rasoir
5
Fp1
Pilote : Nicolas S.
Date : 25/12/09
Indice : A
Liaison Tête / Désolidarisation à Rasoir inutilisable
CS
lames
l'emploi
Action de maîtrise
8
Reprise manche
rasoir 1 lame
Calcul avec coef.
Sécurité de 5
Plastic tête pas
assez résistant
Soudage US avec
3 points de fusion
Plastic non
résistant à l'eau
savonneuse
Clipage tête /
Contre lame trop
faible
Reprise matière
tête du rasoir 1
lame
Rien
6
Prise de jeu
Risque de coupure
CC
à l'utilisation
Plastic tête pas
assez résistant
Rien
7
Lames trop
sorties
Risque de coupure
CC
à l'utilisation
Variabilité process
de moulage tête
non pris en compte
Rien
Indice :
NOTES
Plan de
validation
prévu / existant
O G V
Responsable
ACTIONS
Mesure envisagée
Qui ?
Fait quoi ?
14
15
C
9
10 11 12 13
Test sur panel
1 4 1 4
client
Test de
robustesse par 1 8 5 40
calcul RdM
Test de
robustesse par 1 4 5 20
calcul RdM
Rien
Revue de plan
par spécialiste
process
Revue de plan
par spécialiste
matière
Calcul par
chaine de cote
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
9
4 8 7 224
Martine A.
Soudure ultra-sons
Sem 08 4 8 3
+ test de fatigue
96
4 10 7 280
François F.
Mise en place d'une
Sem 04 1 10 7
tête en acier
70
1 10 3
30
1 4 3
12
7 10 5 350
Lames
10
Reprise dimension
sortie lame standard
Sem 10
+ validation sur
protos
de moulage tête
non pris en compte
Rien
Calcul par
chaine de cote
7 4 5 140
Résilience acier
trop faible
Rien
Calcul RdM
4 8 7 224
Laurent F.
Mise en place lames
Sem 04 1 8 7
en acier trempé
56
Mauvais rasage
Matériau ne
résistant pas à l'eau
savonneuse
Rien
Rien
4 4 10 160
Roseline B.
Test corrosion par
brouillard salin
48
Usure prématurée Diminution de la
(lames
durée de vie du
émoussées)
rasoir
Matériau ne
résistant pas à
l'attaque des poils
Rien
Test sur panel
client
7 1 1
7
Mauvais choix de
plaquette
(n'adhérant pas)
Reprise plaquette
lubrifiante rasoir
non jetable
Revue de plan
par spécialiste
matière
1 4 7
28
Mauvais choix de Reprise plaquette
plaquette (trop peu lubrifiante rasoir
soluble dans l'eau)
non jetable
Revue de plan
par spécialiste
matière
1 4 7
28
Revue de plan
par spécialiste
matière
1 10 7
70
Lames pas assez
sorties
Fp1
RESULTATS
Délai
espérés
Pour
O' G V' C'
quand ?
16
17 18 19 20
1 1 10 10
Michèle A. M.
8
Page :
Cassée
Rouillées
Mauvais rasage
Rasoir inutilisable
CS
11
Fp1
Liaison poils /
lames
12
Fp2
liaison Tête /
plaquette
lubrifiante
Désolidarisation
Inconfort de rasage
de la plaquette
13
Fp2
Plaquette
lubrifiante
Usure prématurée Inconfort de rasage
14
Fp2
Liaison
plaquette
lubrifiante /
Alergies de la
peau
Client mécontent
qui passe à la
concurrence
CC
Mauvais choix de
plaquette non
hypoallergique
Reprise plaquette
lubrifiante rasoir
non jetable
Sem 12 4 4 3
Tableau 1.41 : AMDEC Produit du rasoir en approche composant
4.3. Lien entre l’approche fonctionnelle et l’approche composant
Comme nous l’avons présenté ci-dessus, dans la vision « fonctionnelle » de l’AMDEC, les
défaillances s’expriment en non réalisation du critère de performance de la fonction
demandé au système (niveau N dans le découpage hiérarchique PBS du produit), les causes
se situent au niveau des composants ou des liaisons inter-composants (sous-systèmes de
niveau N-1 dans le découpage PBS) et les effets au niveau du client (à partir des systèmes
des niveaux N+1). La vision « composants » quant à elle, présente les défaillances au niveau
des composants du système (niveau N-1), les causes en termes de conception des niveaux
N-1) et les effets en termes d’impact sur la fonction attendu du système (niveau N).
Ainsi, une fois l’AMDEC Produit dans sa vison « fonctionnelle » effectuée, les modes de
défaillance passeront dans la colonne effets de l’approche « composants », et les causes
correspondantes à ces modes de défaillances mentionnés dans l’approche « fonctionnelle »
seront les défaillances considérées dans l’approche « composants ».
Page 68/226
Chapitre 1
Il existe donc le lien suivant entre les deux types d’AMDEC :
AMDEC Produit approche "fonctionnelle" : GRILLE D'ANALYSE
Produit :
Référence :
Date :
Indice :
FONCTION
Pilote :
Date :
CLIENT
Animateur :
Indice :
CONCEPTION
NOTES
N°
Situation
de vie
Fonction
Mode de
défaillance
Effet de la
défaillance
CC
CS
Cause de la
défaillance
Action de
maîtrise
Plan de
validation
1
2
3
4
5
6
7
8
9
prévu / existant
O G V
C
10 11 12 13
Page :
ACTIONS
Responsable Mesure envisagée
Qui ?
Fait quoi ?
14
15
RESULTATS
Délai
espérés
Pour
O' G V' C'
quand ?
16
17 18 19 20
AMDEC Produit approche "composants" : GRILLE D'ANALYSE
Produit :
Référence :
Date :
Indice :
FONCTION
Fonction
N°
(libéllé)
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
1
2
Composants /
liaison
3
Pilote :
Date :
CLIENT
Animateur :
Indice :
CONCEPTION
NOTES
Défaillance
Effet de la
défaillance
CC
CS
Cause de la
défaillance
Action de
maîtrise
Plan de
validation
4
5
6
7
8
9
prévu / existant
O G V
C
10 11 12 13
Page :
ACTIONS
Responsable Mesure envisagée
Qui ?
Fait quoi ?
14
15
RESULTATS
Délai
espérés
Pour
O' G V' C'
quand ?
16
17 18 19 20
Figure 1.15 : Lien entre l’approche fonctionnelle et l’approche composant
On peut donc montrer ce lien sur notre exemple du rasoir :
AMDEC Produit approche "fonctionnelle" : GRILLE D'ANALYSE
Produit :
Référence :
Date :
Indice :
FONCTION
Situation
N°
de vie
1
5
2
Rasage
CLIENT
Pilote :
Date :
Animateur :
Indice :
CONCEPTION
Fonction
Mode de
défaillance
Effet de la
défaillance
CC
CS
Cause de la
défaillance
Action de
maîtrise
Plan de
validation
3
4
5
6
7
8
Reprise
plaquette
lubrifiante
rasoir non
jetable
9
Fp2
Taux d'hommes
satisfait du Désagrément du
confort de
client
rasage < 90%
Usure
prématurée de
la plaquette
lubrifiante
Page :
NOTES
Test sur panel
client
ACTIONS
O G V
C
10 11 12 13
1 5 1
Qui ?
Fait quoi ?
14
15
RESULTATS
Délai
espérés
Pour
O' G V' C'
quand ?
16
17 18 19 20
5
AMDEC Produit approche "composants" : GRILLE D'ANALYSE
Produit :
Référence :
Date :
Indice :
FONCTION
Fonction
N°
(libéllé)
1
13
2
Fp2
Composants /
liaison
3
Plaquette
lubrifiante
CLIENT
Pilote :
Date :
Animateur :
Indice :
CONCEPTION
NOTES
Défaillance
Effet de la
défaillance
CC
CS
Cause de la
défaillance
Action de
maîtrise
Plan de
validation
4
5
6
7
Mauvais choix
de plaquette
(trop peu
soluble dans
l'eau)
8
Reprise
plaquette
lubrifiante
rasoir non
jetable
9
10 11 12 13
Revue de plan
par spécialiste
matière
1 4 7 28
Usure
prématurée
Inconfort de
rasage
Page :
ACTIONS
O G V
C
Qui ?
Fait quoi ?
14
15
RESULTATS
Délai
espérés
Pour
O' G V' C'
quand ?
16
17 18 19 20
Figure 1.16 : Lien entre l’approche fonctionnelle et l’approche composant
Page 69/226
Chapitre 1
Fort de ces remarques, on peut résumer la mise en œuvre des AMDEC produit par le
schéma suivant :
Approche Fonctionnelle
(System FMEA)
Approche Composant
(Design FMEA)
Pour chaque fonction:
Pour chaque fonction:
1- Rechercher les modes de défaillance par rapport aux
critères de performance du CdCF
1- Rechercher les défaillances au niveau système n-1
("composant") et interfaces inter n-1
2- En rechercher les causes au niveau de la conception
(caractéristiques) du niveau n-1
3- En rechercher les effets au niveau n ou +
(=> non réalisation du critère du CdCF)
2- En rechercher les causes, au niveau du système n-1
3- En rechercher les effets sur les systèmes niveau n et +
4- Noter les actions de maîtrises mises en œuvre
4- Noter les démarches de validations prévues
5- Coter la Gravité (Sévérité) = f(effet sur client)
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
6- Coter l'Occurrence (probabilité d'apparition de la défaillance eu égard aux actions de maîtrise mises en œuvre)
7- Coter la Validation (Détection) = f(pertinence)
8- Calculer de la criticité = O x G x V
9- Définir les actions correctives à mettre en œuvre
Figure 1.17 : Procédure synthétique de réalisation des AMDEC produit
4.4. Définition des caractéristiques spéciales du produit
Comme nous l’avons dit plus haut, l’industrie automobile, au travers sa norme ISO TS 16949
[ISO, 2002], oblige chaque concepteur à définir ses caractéristiques spéciales ; une
caractéristique prenant le caractère spécial si, en cas de défaillance de celle-ci, le client est
fortement impacté. Le label « spécial » sera donc mentionné en fonction de la note de
gravité attribuée à la défaillance et sera mise en lumière dans l’AMDEC par le sigle CS dans
la colonne 6.
En approche fonctionnelle, les modes de défaillances se situent au niveau des fonctions
attendues du système, aussi, le caractère spécial ou non sera tout d’abord défini pour
chaque fonctionnalité du système.
Cependant, pour conserver cette information à tous les niveaux dans la conception
hiérarchique du produit (ingénierie système), le caractère spécial doit être ensuite
retranscrit sur le plan du produit et donc au niveau des caractéristiques techniques de celuici. Les caractéristiques techniques se situant au niveau de chacun des composants de notre
système (niveau N-1 dans le découpage PBS du système), c’est donc au niveau de causes
que ce fera le lien entre les caractéristiques spéciales définie dans l’AMDEC Produit en
approche « fonctionnelle » et le plan du système.
Page 70/226
Chapitre 1
Le schéma suivant montre ce lien :
Plaquette lubrifiante : CS
Matériau lame : CS
Longueur lame
Profil lame
FONCTION
N°
Matériau tête
1
Situation
Fonction
de vie
Utilisation
Fp1
2
Mode de soudage3
tête : CS
4
5
Fp2
Section manche : CS 6
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
7
8
Fc1
CLIENT
Mode de
défaillance
Effet de la
défaillance
CONCEPTION
CC
CS
Temps coupe > 5
min pour gauchers
Client impatient
ayant une longueur
lame trop courte
de poils < 3 mm
Effort de coupe >
Désagrément du
20 N pour longueur
client
de poils < 3 mm
trop fort
Client mécontent
=> risque perte CS
10 rasage
qui s'use trop vite
client
Client mécontent
mode de soudage
=> risque perte CS
à 1 an
client
désolidarise
Taux d'hommes
Désagrément du
client
de rasage < 90%
Client mécontent
=> risque perte CS
10 rasage
client
Taux d'hygrométrie
Désagrément du
surfacique de la
client
peau < 85%
….
….
Mauvais choix de
…
Action de
maîtrise
Rien
NOTES
Plan de
validation
prévu / existant
O
G
V
C
Test sur panel
5
client
3
1
15
Rien
Test protos
sur faux
visage
7
5
3 105
Reprise matériau
lames du rasoir 1
lame
Revue
matériaux
1
8
7
Soudage US avec
3 points de fusion
Rien
3
8
10 240
5
1
5
8
7
56
5
7
35
Reprise plaquette
Test sur panel
lubrifiante rasoir
1
client
non jetable
Reprise plaquette
Revue
lubrifiante rasoir
1
matériaux
non jetable
Reprise plaquette
Revue
lubrifiante rasoir
1
matériaux
non jetable
…
56
Figure 1.18 : Définition des caractéristiques spéciales du produit par l’AMDEC produit dans
son approche fonctionnelle
On peut cependant remarquer dans l’exemple ci-dessus que si les causes sont mentionnées
en termes de défaillance d’un sous système de niveau N-1 (comme par exemple à la ligne 5
de notre AMDEC : le taux d’inconfort trop élevé ayant pour cause une usure prématurée de
la plaquette lubrifiante) et non en termes d’erreur de conception de ces sous-systèmes de
niveau N-1 (par exemple la ligne 2 de l’AMDEC du rasoir : l’effort de coupe trop élevé a pour
cause un mauvais choix de matériau de la tête), il est délicat pour le concepteur de définir
quel est la caractéristique intrinsèque du composant à mentionner comme spécial.
L’approche « composant » de l’AMDEC produit, quant à elle, ne présente pas cette
difficulté. En effet, dans cette approche, les défaillances se situent au niveau des soussystèmes et les causes systématiquement en termes d’erreur de conception de ces soussystèmes (mauvais choix de matériau, sous dimensionnement, ou mauvaise forme). Aussi,
dans le cas où la défaillance du composant entraine un impact jugé fort pour le client, c’est
la caractéristique du composant correspondant à la cause de ladite défaillance qui sera
définie comme spéciale.
Page 71/226
Chapitre 1
Le schéma ci-dessous montre cette caractérisation :
Matériau Plaquette
lubrifiante : CS
FONCTION
N°
Fonction
(libéllé)
1
2
Matériau lame : CS
1
Longueur lame
Profil lame
Matériau tête : CS
Etat surface du
manche
Mode de clipage tête : CS
Section manche : CS
CC
CS
Cause de la
défaillance
4
5
6
7
Glissement
Inconfort de rasage
Rupture
3
Fp1 / Fp2
Liaison manche
/ tête
Prise de jeu
Inconfort de rasage
Dégradation de
l'état de surface
Diminution de la
durée de vie du
rasoir
Fp1 / Fp2
5
Fp1
Tête
Manche trop lisse
Rasoir inutilisable
CS Section trop faible
Manche
4
CONCEPTION
Effet de la
défaillance
Fp1 / Fp2
Liaison Tête / Désolidarisation à Rasoir inutilisable
CS
l'emploi
lames
6
Prise de jeu
Risque de coupure
CC
à l'utilisation
7
Lames trop
sorties
Risque de coupure
CC
à l'utilisation
8
Lames pas assez
sorties
Fp1
Lames
11
13
14
Cassée
Mauvais rasage
Rasoir inutilisable
CS
Action de maîtrise
8
Reprise manche
rasoir 1 lame
Calcul avec coef.
Sécurité de 5
Plastic tête pas
assez résistant
Soudage US avec
3 points de fusion
Plastic non
résistant à l'eau
savonneuse
Clipage tête /
Contre lame trop
faible
Reprise matière
tête du rasoir 1
lame
Plastic tête pas
assez résistant
de moulage tête
non pris en compte
NOTES
Plan de
validation
C
9
10 11 12
Test sur panel
1 4 1
client
Test de
robustesse par 1 8 5
calcul RdM
Test de
robustesse par 1 4 5
calcul RdM
13
Rien
Revue de plan
par spécialiste
process
Revue de plan
par spécialiste
matière
Rien
Rien
prévu / existant
O G V
4
40
20
1 1 10 10
4 8 7 224
4 10 7 280
Rien
Calcul par
chaine de cote
7 10 5 350
de moulage tête
non pris en compte
Rien
Calcul par
chaine de cote
7 4 5 140
Résilience acier
trop faible
Rien
Calcul RdM
4 8 7 224
Rien
Rien
4 4 10 160
Mauvais rasage
Matériau ne
résistant pas à l'eau
savonneuse
Fp1
Usure prématurée Diminution de la
Liaison poils /
(lames
durée de vie du
lames
émoussées)
rasoir
Matériau ne
résistant pas à
l'attaque des poils
Rien
Test sur panel
client
7 1 1
7
Fp2
liaison Tête /
plaquette
lubrifiante
Mauvais choix de
plaquette
(n'adhérant pas)
Reprise plaquette
lubrifiante rasoir
non jetable
Revue de plan
par spécialiste
matière
1 4 7
28
Mauvais choix de Reprise plaquette
plaquette (trop peu lubrifiante rasoir
soluble dans l'eau)
non jetable
Revue de plan
par spécialiste
matière
1 4 7
28
Revue de plan
par spécialiste
matière
1 10 7
70
10
12
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
3
Liaison main /
Fp1 / Fp2
manche
CLIENT
Défaillance
2
9
Dimensions tête : CS
Composants /
liaison
Rouillées
Fp2
Plaquette
lubrifiante
Fp2
Liaison
plaquette
lubrifiante /
Désolidarisation
Inconfort de rasage
de la plaquette
Usure prématurée Inconfort de rasage
Alergies de la
peau
Client mécontent
qui passe à la
concurrence
Mauvais choix de
CC
plaquette non
hypoallergique
Reprise plaquette
lubrifiante rasoir
non jetable
Figure 1.19 : Définition des caractéristiques spéciales du produit par l’AMDEC produit dans
son approche composant
5.
L’arbre de défaillance
L'arbre de défaillance [Limnios, 2005] est un outil destiné à déterminer les événements ou
les différentes combinaisons possibles d'événements qui conduisent à la réalisation d'un
événement redouté (ER). Ces combinaisons d'événements sont représentées
graphiquement à l'aide d'une structure de type arbre, dans lequel les relations causes/effets
sont schématisées par des portes logiques « ET » ou « OU ».
Cet outil a plusieurs utilités :
- Une visualisation de la "mécanique" pouvant amener à la défaillance
- Une évaluation de la robustesse de la conception par ce qu'on appelle le niveau de
coupes.
- Une allocation fiabilité des différents composants du système par une quantification
« top- down ».
- Une évaluation la fiabilité de l'événement redouté par une quantification BottomUp.
5.1. Arbre de défaillance, arbre des causes ou arbres d’événements
Ces arbres, que l’on pourrait appeler « cousins » car ils ont sensiblement la même
représentation, n’ont pas tout à fait la même utilité. L’Institut de Maîtrise des Risques
(IMdR) les différentie de la manière suivante dans son recueil de fiches méthodes [IMDR,
2006] :
Page 72/226
Chapitre 1
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
« L’arbre de défaillances (en anglais : Fault Tree Analysis) et l’arbre d’événement (Event
Tree) sont des démarches d’analyse prévisionnelle alors que l’arbre des causes est une
description a posteriori d’un accident.
- L’arbre des défaillances se construit de la conséquence vers les causes, c'est-à-dire
l’ensemble des combinaisons de défaillances, et éventuellement de circonstances,
capables de provoquer l’événement redouté étudié.
- L’arbre d'événement se construit, à l’inverse, de la cause (l’événement) vers les
conséquences possibles en prenant en compte toutes les alternatives qui peuvent
modifier ces conséquences.
- L’arbre des causes part de l’accident qui s’est produit et décrit les enchaînements de
causes (défaillances, circonstances, actions, fonctionnements normaux…) qui se sont
combinés ce jour-là pour créer l’accident ; c’est une méthode particulièrement
utilisée dans l’analyse des accidents du travail. »
La force d’une démarche de sureté de fonctionnement, est d’analyser les défaillances
potentielles avant qu’elles n’apparaissent ; aussi, au vu des définitions ci-dessus, c’est
l’arbre de défaillance qui sera l’outil intéressant dans le champ de ce recueil. De plus, bien
que construit en phase développement, notre arbre pourra servir de base de travail au
traitement d’une future (et malheureusement toujours possible) défaillance en vie série,
afin d’en accélérer l’action corrective.
5.2. Construction de l’arbre de défaillance
En accord avec la définition ci-dessus, un arbre de défaillance est un outil "déductif" : On
part d'un effet pour en trouver ses causes. Cependant, contrairement au diagramme cause
effet classique (aussi appelé diagramme d’ISHIKAWA) où chaque cause peut
individuellement entrainer l’effet indésiré, l’arbre de défaillance permet, en plus, de mettre
en évidence la combinatoire de ces causes entrainant l’événement redouté.
Classiquement, un arbre de défaillance est représenté verticalement, l’événement redouté
étant tout en haut de l’arbre, mais de plus en plus de logiciel représentent l’arbre couché,
l’événement redouté étant à gauche et les causes s’enchainant vers la droite.
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Chapitre 1
La norme CEI 1025 [UTE, 1990] propose une représentation de l’arbre de défaillance selon le
schéma suivant :
ER
E1
Événement redouté sommet
Porte OU
A
E2
Événement intermédiaire
Porte ET
E4
1
E
Événement de base
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B
C
1
Renvoi à un
élément identique
D
Figure 1.20 : Représentation d’un arbre de défaillance selon la norme CEI 1025
5.2.1. Définition de l’événement redouté (sommet de l’arbre)
L’événement redouté est l’événement indésirable pour lequel on recherche toutes les
causes, et leur combinatoire, qui y conduisent. Cet événement est unique pour un arbre de
défaillance et se trouve au “sommet” de l’arbre. Il doit être défini de façon précise. En effet,
si l’événement redouté est beaucoup trop général (ex : Client mécontent), l’analyse risque
de devenir gigantesque et donc impossible à réaliser. A l’inverse, si cet événement est trop
spécifique, l’analyse risque de ne pas mettre en évidence les éléments importants du
système.
De plus, l’arbre de défaillance ayant pour objet de rechercher l’ensemble des causes d’un
événement redouté, il serait titanesque de vouloir mener ce genre d’analyse pour
l’ensemble des défaillances possibles du système. Aussi, il est recommandé d’effectuer une
Analyse Préliminaire de Risques (décrite plus en amont dans ce recueil) pour analyser de
façon précise et systématique l’ensemble des événements redoutés du système étudié afin
d’identifier ceux qui méritent une recherche de cause exhaustive par un arbre.
5.2.2. Les portes logiques
De l’ensemble des opérateurs logiques utilisés en logique booléenne, seuls le « ET » et le
« OU » sont classiquement employés dans les arbres de défaillance. En effet, l’arbre de
défaillance est particulièrement bien adapté aux événements combinatoires mais devient
délicat à mettre en œuvre quand il s’agit d’événements séquentiels. Dans ce dernier cas,
des outils tels que les réseaux de Pétri [David, 1992] semblent mieux adaptés mais leur
description dépassent le cadre de ce recueil.
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Chapitre 1
E1
Porte « OU » :
L’événement E1 se produit dès qu’un événement
élémentaire A, B ou C se produit
A
B
C
Porte « ET » :
L’événement E1 ne se produit que si les événements
élémentaires A, B et C se produisent simultanément.
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Pour éviter de recopier inutilement des parties de dessin identiques d’une branche à l’autre
de l’arbre du dessin, la norme CEI 1025 a prévu la possibilité d’utiliser un système de
renvoi :
Renvois :
La partie de l'arbre qui suit le premier symbole se
retrouve identique, sans être répétée, à l'endroit
indiqué par le second symbole
1
1
5.2.3. Déroulé de l’analyse
L’analyse débute par la recherche des causes immédiates nécessaires et suffisantes pour
obtenir l’événement redouté. Ces causes constituent des événements intermédiaires dont
on recherchera les causes et leur combinatoire, et ainsi de suite. A chaque étape, la
question pertinente pour rechercher les causes du niveau inférieur est « pourquoi ».
Les causes correspondant au niveau le plus bas de l’analyse sont appelées événements
élémentaires ou causes racines. Pour les repérer sur le schéma, on leur adjoint un petit
rond.
La difficulté de l’arbre de défaillance est de définir le niveau de détail idoine. De façon
générale, nous considérons que les événements élémentaires correspondent aux
défaillances des composants, un composant étant un sous-système réparable ou
interchangeable.
Dans le cas d’un arbre de défaillance mis en œuvre dans le cadre d’une démarche de sureté
de fonctionnement d’un système développé selon les principes de l’ingénierie système, les
événements de base correspondent aux défaillances des « sous-systèmes » de niveau N-1
définis dans notre découpage PBS comme le montre le schéma ci-dessous :
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Chapitre 1
Tête
Lubrifiant
Lame 1
Lame 2
Lame 3
Contre-lames
Corps
Coupure de l’utilisateur
Peau trop « tendre »
Rasoir trop coupant
Lubrifiant usé
Problème lames
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Lames trop
affûtées
Utilisateur à
peau sensible
Non utilisation
de mousse
Problème géométrie du
rasoir
Figure 1.21 : Lien entre le découpage PBS et l’arbre de défaillance
Dans l’exemple ci-dessus, l’événement « lubrifiant usé » est défini comme étant un
événement de base pour l’événement redouté « coupure de l’utilisateur » du système
« rasoir ». Cependant, vu du concepteur dudit lubrifiant, « lubrifiant usé » pourrait être
l’événement redouté dont il chercherait les causes. Les arbres de défaillances peuvent donc
ainsi être qualifié de gigognes.
5.3. Evaluation de la robustesse de conception par le niveau de coupe
L’évaluation du niveau de coupe est une analyse qui consiste à coter la robustesse du
système à chacune des causes premières. Si une cause première amène à l'événement
redouté par une série de OU, elle est appelée de niveau 1 car elle seule entraîne
l'événement redouté. Si elle passe par un ET, il faut qu'une autre cause élémentaire arrive
simultanément pour entraîner l'événement redouté. Elle est alors de niveau 2 ; et ainsi de
suite.
Plus les causes élémentaires ont un niveau de coupe élevé, plus la conception est robuste.
On peut alors se donner la règle qu'il ne faut pas de causes élémentaires de niveau 1 sur les
événements redoutés de gravité 4 (problèmes de sécurité). Une "redondance" est alors
obligatoire. Cette règle, très classiquement mise en œuvre pour les systèmes de commande,
ne peut évidement pas toujours s’appliquer aux structures (un avion s’écrase s’il perd une
de ses ailes, même s’il en a deux !)
Attention aux défaillances de mode commun [Vaurio, 2003]. On appelle défaillance de
mode commun une défaillance qui provoquerait la défaillance de deux ou plusieurs autres
éléments. Par exemple sur une voiture, les deux phares sont alimentés par deux circuits
contenant chacun un fusible. Mais en cas de panne de batterie, aucun des deux circuits
n’est alimenté. La panne de batterie est alors appelée défaillance de mode commun pour
chacun des phares.
Dans cet exemple, la défaillance de mode commun « panne batterie » est très gênante
parce qu’elle touche deux composants (les phares) dont les défaillances sont combinées
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Chapitre 1
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
avec un « ET » pour entrainer l’événement redouté (perte d’éclairage). En effet, la
défaillance des phares serait initialement considérée de niveau de coupe 2. Mais en cas de
panne batterie, les deux côtés du « ET » étant impacté simultanément, le « ET » saute. Dans
ce cas, la défaillance de mode commun doit être remontée au dessus du « ET » et se
combine avec celui-ci par un « OU ». Elle sera alors considérée de niveau de coupe 1.
Le schéma ci-dessous illustre le mode de traitement de la défaillance de mode commun
« panne batterie » :
Figure 1.22 : Traitement des défaillances de mode commun
On peut remarquer dans l’exemple ci-dessus que la « défaillance du commodo » est
également une défaillance de mode commun pour les projecteurs. Cependant, le groupe
d’analyse l’avait initialement considéré comme une défaillance élémentaire, sans passer par
le raisonnement qu’il a appliqué à la « panne batterie ».On voit donc ici que quelque soit le
mode de raisonnement technique, les arbres, après modifications dues à la remontée des
différentes défaillances de mode commun, deviennent semblables. La définition des niveaux
de coupe dans un arbre de défaillance est donc insensible aux modes de raisonnement des
groupes de travail.
Ces défaillances de mode commun ne seraient pas toujours aisées à repérer sans une
analyse par arbre de défaillance.
5.4. Evaluation de la probabilité d’apparition de l'événement redouté
La quantification de l’arbre de défaillance permet d’évaluer la probabilité d’apparition de
l’événement redouté. A partir de la probabilité d’apparition de chacune des causes
élémentaires, on calcule la probabilité d’apparition de l'événement redouté en remontant
l’arbre grâce à l'algèbre de BOOLE (quantification « Buttom – Up »). Ainsi :
- les probabilités se multiplient quand on passe une porte « ET »
- Les probabilités s’additionnement lorsqu’on passe une porte « OU » (cette addition
« pure » est en fait une simplification du théorème de Poincarré qui dit que lorsque
les événements A et B sont indépendants, P(A ou B) = P(A) + P(B) – P(A)xP(B) ; mais,
lorsque les probabilités P(A) et P(B) sont faibles – ce qui est souvent le cas en
fiabilité – P(A)xP(B) devient négligeable).
Toute la difficulté de cette quantification réside dans l’évaluation de la probabilité
d’apparition de chacune des causes élémentaires. Cette information peut être extraite :
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Chapitre 1
- De façon prévisionnelle à partir du retour d’expériences issues de produits similaires.
Pour les composants électroniques, ce retour d’expériences a été mutualisé entre les
grands fabricants de composants et les principaux clients utilisateurs dans des
recueils de fiabilité prévisionnelle appelés en anglais databases dont les plus connues
sont la MIL HDBK 217 [USA Department of Defense, 1992] aux états unis et la
UTE 80-810 [UTE, 2005] en France.
Pour les systèmes mécaniques, des approches prévisionnelles type Contrainte /
Résistance [Perroud, 1999] ou calcul de résistance des matériaux peuvent aussi être
utilisés.
- Par des essais physiques (fiabilité expérimentale) sur bancs en laboratoire [Nelson,
1990].
- A partir des retours clients (fiabilité opérationnelle) [Co, 1984].
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Le schéma suivant montre, à titre d’exemple, l’évaluation de la probabilité d’apparition (en
rouge) de l’événement redouté « coupure de l’utilisateur » à partir de la probabilité
d’apparition des différentes causes élémentaires (en bleu).
61 ppm / an
16 ppm / an
45 ppm / an
Rasoir trop coupant
20 ppm / an
Lubrifiant usé
0,2% / an
25 ppm / an
Utilisateur à
peau sensible
Problème lames
10 ppm / an
Lames trop
affûtées
0,8% / an
Non utilisation
de mousse
15 ppm / an
rasoir
Figure 1.23 : Estimation de la probabilité d’apparition d’un événement redouté par l’arbre de
défaillance
Attention : Dans tous ces traitements probabilistes, les valeurs ne doivent pas être
considérées comme des absolus mathématiques. Il s’agit de probabilités, issues de données
sur lesquelles de nombreuses hypothèses (connues ou cachées) sont faites. L’intérêt de
l’approche réside plus dans les ordres de grandeur de ces probabilités que leurs résultats
bruts issus de calculs numériques.
5.5. Allocation fiabilité des différents composants du système
L’arbre de défaillance peut également servir à allouer les objectifs de fiabilité à chacun des
composants du système par une quantification de type « Top – Down ». A l’inverse de
l’évaluation de la probabilité d’apparition de l’événement redouté vue précédemment, on
donne un objectif de fiabilité à chacune des causes élémentaires (racines de l’arbre) en
partant de l'objectif fiabilité alloué à l'événement redouté (sommet de l’arbre). A chaque
passage de « ET », on prend la racine carrée de l’objectif de l’événement supérieur, ou on
divise cet objectif en traversant un « OU » (une répartition peut également être effectuée
au prorata des retours observés sur les systèmes de génération précédente).
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Chapitre 1
Le schéma suivant montre, à titre d’exemple, l’allocation fiabilité de défaillances
élémentaires (causes racines en rouge) permettant d’obtenir le niveau de fiabilité objectif
de l’événement redouté « coupure de l’utilisateur » au sommet de l’arbre (en bleu)
50 ppm / an
25 ppm / an
25 ppm / an
Rasoir trop coupant
12 ppm / an
Lubrifiant usé
Utilisateur à
peau sensible
Problème lames
6 ppm / an
Lames trop
affûtées
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0,5% / an
12 ppm / an
0,5% /an
Non utilisation
de mousse
6 ppm / an
rasoir
Figure 1.24 : Allocation fiabilité des événements racine de l’arbre de défaillance
Une telle approche peut permettre d’objectiver les valeurs des objectifs de fiabilité alloués
aux fournisseurs de « sous-systèmes". Elle est encore malheureusement trop peu appliquée
dans l’industrie qui préfère des allocations génériques en fonction de l’importance de
chacune des fonctions incriminée comme abordé dans le paragraphe « analyse préliminaire
de risque » du présent chapitre.
6.
Dans ce premier chapitre de présentation des principaux outils de la maîtrise des processus
de conception, nous avons décrit les quatre principaux outils de la Sureté de
Fonctionnement de la façon la plus détaillée possible en se reposant sur l’exemple
déroulant du rasoir afin que le lecteur puisse, s’il le désire, suivre la « recette de cuisine » et
être à même de mener ses propres analyses, en autonomie, au sein de son organisation.
Toute démarche de sûreté de fonctionnement commençant systématiquement par une
analyse fonctionnelle, c’est par cet outil que nous avons démarré ce chapitre. Ainsi, nous
avons tout d’abord décrit l’analyse fonctionnelle externe dont l’objet est d’analyser les
attentes du client pour les formaliser dans un cahier des charges fonctionnel. A chaque
étape de cet outil que sont :
- La recherche des environnants au système par situation de vie
- La recherche des liens entre le système et ses différents environnants (les fonctions)
- Le libellé desdites fonctions
- La définition des critères de performance relatifs à chaque fonction, de leur niveau
attendu et du taux de négociation possible autour de ce niveau (la flexibilité) qui
nous a donné le cahier des charges fonctionnel.
nous nous sommes efforcés d’en rappeler les règles d’élaboration et les pièges classiques
dans lesquels le néophyte peut tomber. Nous avons également apporté une précision
Page 79/226
Chapitre 1
autour de la notion de flexibilité, notion à notre avis trop vague dans la norme relative à
cette analyse [AFNOR, 2007].
En complément de l’analyse fonctionnelle externe, nous avons présenté l’analyse
fonctionnelle interne dont l’objet est de représenter schématiquement comment les
fonctions définies ci-dessus sont réalisées par les différents composants du système, le
point clef de cette analyse étant le découpage hiérarchique du système appelé découpage
PBS pour Product breakdown Structure.
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Le second outil abordé a été l’Analyse Préliminaire de Risque.
L’APR est une sorte d'AMDEC simplifiée où on analyse systématiquement les événements
redoutés client engendrés par chacun des modes de défaillance des fonctions précitées.
Ces événements redoutés sont évalués en termes de gravité (puissance de l'impact sur le
client) et d’occurrence (risque que survienne l'événement).
L’APR étant un outil de paramétrage des analyses de risque à effectuer par la suite, il
convient de bien évaluer les critères de gravité et d’occurrence aussi, en plus des grilles
classiques d’évaluation, nous avons proposé des grilles qui nous semblent plus aisées
d’utilisation.
Lorsqu’on parle de démarche de sureté de fonctionnement, on parle nécessairement
d’AMDEC Produit. Aussi, la majeure partie de ce chapitre a été consacrée au descriptif de ce
troisième outil en intégrant le maximum de « truc et astuces » afin que le lecteur puisse
réaliser les siennes avec le maximum de pertinence.
L’AMDEC ayant pour objet de focaliser le concepteur sur les défaillances les plus critiques du
système, il convient de réaliser au mieux la hiérarchisation de ces défaillances. Aussi, après
avoir décrit les deux approches d’AMDEC Produit déroulable en conception (l’approche
fonctionnelle et l’approche composant), nous avons réalisé une analyse critique des grilles
de cotation classiquement proposées notamment par les constructeurs automobile, puis
proposer des grilles les plus pertinentes et les plus universelles possible.
Le dernier outil décrit est l’arbre de défaillance.
L'arbre de défaillance est un outil qui permet d'analyser la combinatoire des causes qui
amènent à un événement redouté. Cet outil a plusieurs utilités :
- Visualiser la "mécanique" pouvant amener à la défaillance
- Evaluation la robustesse de la conception par ce qu'on appelle le niveau des coupes.
- Réaliser l'allocation fiabilité par une approche Top - Down de l'arbre.
- Evaluer la fiabilité de l'événement redouté par une approche Bottom-Up
Cependant, même si cet outil n’est pas forcément simple à réaliser, il ne pose généralement
pas de gros problèmes en termes méthodologiques aussi nous n’avons pas eu
d’améliorations notables à proposer au niveau de cet outil.
A la lecture de ce premier chapitre, le lecteur n’a pu s’empêcher de percevoir que, bien que
la pertinence de ces outils ne soit plus à prouver, le temps nécessaire à leur mise en œuvre
devient de plus en plus lourd au fur et à mesure de la complexification des systèmes
étudiés. C’est dans un but d’optimisation de l’efficience de ces outils que nous proposons,
dans le chapitre 3, toute une série d’améliorations quant à leur opportunité, leur mode de
mise en œuvre et leurs données de sortie.
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Chapitre 2
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LA MAITRISE DE RISQUE EN
FABRICATION
« Savoir que l'on sait ce que l'on sait,
et savoir que l'on ne sait pas ce que
l'on ne sait pas :
voilà la véritable intelligence."»
Confucius
551 av J.C. – 479 av J.C.
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Chapitre 2
1.
Introduction
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Le plan défini, reste à concevoir un processus capable de réaliser les pièces. Ce processus
devra être à même de fabriquer des pièces le plus possible semblables entre elles (notion de
dispersion) et le plus possible semblables au plan, le tout à une cadence compatible avec les
volumes demandés par le client et à un coût raisonnable pour celui-ci.
Pour produire une pièce conforme au plan, il est nécessaire de réaliser correctement
l’ensemble des opérations nécessaires à sa réalisation. Aussi, l’approche de maîtrise de
risques classiquement déroulée commence par une cartographie du processus permettant
de décrire chacune des opérations du flux notamment en termes de données de sortie
attendues. S’en suit une analyse de type AMDEC Processus sur chacune des opérations
répertoriées permettant de regarder opération par opération quelles seraient les anomalies
qui pourraient être générées.
L’objet de ce chapitre est de décrire pas à pas la méthodologie de maîtrise des risques
classiquement mise en œuvre par l’industrialisateur pour s’assurer que le processus qu’il a
conçu est apte à réaliser des pièces conformes. Ce descriptif détaillé a pour but de
permettre au lecteur de bien comprendre les enchaînements entre les outils utilisés
(diagramme de flux et AMDEC Processus) ainsi que les modes de réalisation de chacun
d’entre eux par une série de « trucs et astuces » fruits d’une vingtaine d’années de pratique,
afin qu’il puisse, s’il le désire, mettre en œuvre cette méthodologie, en autonomie, sur les
processus de son entreprise.
2.
Cartographie du processus
L’analyse d’un processus de production commence toujours par une cartographie du
processus. Le principe est d’illustrer les flux physiques (et/ou les flux d’information) depuis
l’approvisionnement en matière première, jusqu’à la livraison client par une représentation
visuelle des différentes opérations nécessaire à la réalisation du produit.
2.1. Descriptif du diagramme de flux
De nombreuses représentations ont été proposées pour cartographier un processus, nous
pouvons citer par exemple le SIPOC pour « Suplier, Input, Process, Output, Customer » issus
notamment des littératures « six sigma » [Harry, 1988], ou le VSM pour « Value Stream
Mapping » utilisé par les auteurs relatifs au lean manufacturing [Womack, 1996].
Cependant, dans ce chapitre, nous nous limiterons au « diagramme de flux », classiquement
utilisé dans le monde de l’automobile et plus particulièrement chez PSA [PSA, 1999], qui
nous semble être la représentation la plus simple à utiliser comme donnée d’entrée aux
analyses de risque de type AMDEC Processus.
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Chapitre 2
Processus :
Référence :
N°
Type
Produit :
Référence :
OPERATIONS
Désignation
Moyens
DIAGRAMME FLUX PROCESSUS : GRILLE D'ANALYSE
Pilote :
Animateur :
Date :
Indice :
"O"
""
FLUX
""
" "
"D"
CARACTERISTIQUES
PRODUIT
Page :
PARAMETRES
PROCESSUS
Détail de l'opération
Schéma du flux
Résultats à
obtenir
Paramètres
Influents sur la
caractéristique
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Tableau 2.1 : Formulaire de diagramme de flux
Dans la partie gauche du formulaire sont listées l’ensemble des opérations nécessaire à la
réalisation du produit. Pour ce faire, on s’imagine être une petite particule de matière
première et on note tout ce qui nous arrive. Attention, par opération, on entend non
seulement les opérations à valeur ajoutée symbolisées par le rond, mais également les
opérations à « dépenses ajoutées » comme les contrôles symbolisés par le carré, les
opérations de transfert symbolisées par la flèche, les stockages symbolisés par le triangle ou
les attentes symbolisées par une sorte de D (on entend par attentes les petits stocks
intermédiaires qui ne font classiquement pas l’objet d’un inventaire permanent et ne sont
donc pas pris en compte comme stock dans les progiciels de gestion intégrée ERP).
Pour une analyse complète, le diagramme de flux devrait avoir pour première opération le
déchargement du camion de matière première, et pour dernière le chargement dans le
camion de produits finis. Cependant, pour certains processus complexes, une telle analyse
serait beaucoup trop longue aussi, la première chose que doit faire le groupe de travail est
de délimiter son champ.
Deux approches concurrentes existent pour délimiter le champ de l’étude :
- On se focalise sur le cœur du processus (les opérations de fabrication par exemple)
car ce sont les opérations qui génèrent a priori le plus de défauts. Les autres
opérations (approvisionnements, mises en stock, transport) ne seront analysées que
plus tard, si on a le temps ….
- On délimite le flux pour rester dans la zone de compétence du groupe de travail. Par
exemple, en fabrication automobile, les emboutisseurs analysent les opérations de
l’atelier emboutissage, les soudeurs analysent les opérations de l’atelier ferrage, les
monteurs celles de l’atelier montage, etc. Ainsi, l’ensemble du flux de l’usine est
analysé. Dans une telle approche, il est important qu’une autorité (le responsable
qualité du site par exemple), définisse où se termine le flux du groupe n°1 et à quelle
opération commence le flux analysé par le groupe n°2 afin qu’aucune opération ne
passe entre les mailles de filet et ne soit pas analysée.
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Chapitre 2
Processus amont
Processus
Processus aval
Opération omise
Processus amont
Processus
Processus aval
Opération intégrée au processus
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Figure 2.1 : mode de détermination des limites du processus à analyser
Une des principales difficultés rencontrée dans la réalisation du diagramme de flux est le
choix du niveau de détail de l’analyse. Doit-on en effet considérer par exemple la sortie du
stock de matière première, le transfert vers la zone de fabrication, l’attente devant la
machine et le chargement de la machine comme quatre opérations distinctes, ou comme
une opération de transfert globale que l’on pourrait appeler « alimentation machine » ?
Il n’y a pas de réponse triviale à cette question. En effet, plus on découpe finement le
processus, plus l’analyse est fine et précise, mais plus elle nécessite de temps et risque de
devenir inutilisable car « trop fouillée » (« Ce qui est simple est toujours faux, ce qui ne l'est
pas est inutilisable » disait Paul Valery [Valery, 1942]). A l’inverse, une analyse trop grossière
serait certes rapide mais ne décrirait que des évidences et n’apporterait donc pas grandchose. Pour éviter ces deux écueils, il ne faut pas hésiter à représenter le processus sous
deux niveaux de grossissement : un premier niveau très macroscopique permettant d’avoir
une vue d’ensemble ; un second niveau ou chaque étape de la macro-représentation
précédente est plus détaillée afin de permettre une analyse de risque plus pertinente. Dans
tous les cas, il revient à l’animateur du groupe d’analyse en accord avec celui-ci, de définir le
meilleur niveau de détail en fonction de la complexité du processus à analyser et du temps
disponible.
Attention à bien suivre le flux produit et à ne pas entrer dans les flux parallèles ou
perpendiculaires. Par exemple, on pourrait imaginer qu’avant de s’installer à leur poste de
travail, les opérateurs mettent des gants pour ne pas salir le produit. Même si cette
opération est effectuée systématiquement par les opérateurs, le produit ne la « subit » pas :
Ce n’est donc pas une opération du flux. Par contre, le fait que les opérateurs aient des
gants pourrait être mentionné dans la colonne « paramètre » en relation avec la
caractéristique « propreté du produit » (voir le descriptif des colonnes « caractéristiques »
et « paramètre » plus loin dans ce paragraphe).
Pour appréhender le problème des « flux parallèles », reprenons l’exemple du montage
d’une automobile. Ce processus contient nombre d’opérations dont une est le montage des
pneumatiques. A cette opération, chaque pneumatique doit être considéré comme un
composant ; par contre, le processus de fabrication du pneumatique ne doit pas être pris en
compte dans le flux de fabrication de la voiture. C’est un flux parallèle qui doit être
considéré comme un processus indépendant, faisant l’objet d’une analyse particulière.
Page 84/226
Chapitre 2
Il en va de même pour les « flux perpendiculaires » que sont les opérations de préparation
des machines. Par exemple dans un processus de traitement de surface par bains. Le
passage du produit de bain en bains est le flux principal ; par contre, la maitrise de la
concentration en produits actifs dans chacun des bains ne doit pas intervenir dans ce flux,
une petite particule de produit passant de bains en bains ne subissant pas ces opérations de
préparation des bains. Le flux de préparation des bains ne doit donc pas être pris en compte
dans le flux principal.
Pour être rigoureux, chaque flux parallèle et perpendiculaire devrait faire l’objet de
cartographie puis d’une analyse de risque type AMDEC Processus. Cependant, vu l’énergie
que nécessite l’analyse d’un flux, il est rare (voire trop rare) que ces flux soient analysés.
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De même, pour une analyse complète, les flux dégradés (montage de systèmes à la main
plutôt que par robot quand ceux-ci sont en panne pas exemple) ou déviés (flux de
réparation des pièces) devraient également faire l’objet d’un diagramme de flux et d’une
analyse de type AMDEC. Pour la même raison que précédemment, ces flux sont trop peu
analysés.
En termes de numérotation des opérations, il est classique de numéroter les opérations à
valeurs ajoutées en nombre entier de dizaine pour plus facilement les repérer dans la
gamme, les autres opérations prenant les valeurs intermédiaires. Cette façon de numéroter
est classique mais ne requiert aucun caractère obligatoire car n’impactant en rien la suite de
l’analyse. Aussi, à chaque entreprise de numéroter ses opérations de la manière la plus
simple pour son système de gestion de production.
Les 5 colonnes centrales permettent d’analyser le flux en termes de performance. En effet,
seules les opérations de fabrication sont des opérations à valeurs ajoutées, les autres étant
des opérations que l’on pourrait qualifier « d’opérations à dépenses ajoutées ». Ainsi, le
meilleur des flux n’aurait que des opérations dans la première colonne et aucune dans les
autres. Une des premières actions du Lean Manufacturing [Womack, 1996] consiste donc à
tirer le flux, c'est-à-dire à chercher à éliminer le plus possible ces opérations à dépenses
ajoutées, notamment les transferts et attentes parasites.
On peut imaginer comme indicateur d’efficience le rapport entre les opérations à valeurs
ajoutées et la somme totale des opérations. Ce rapport peut se faire en nombre ou en
temps. Dans le cas d’une analyse en temps, le temps passé pour chaque opération est noté
dans la colonne de la catégorie correspondante (prendre la moyenne de la mesure de temps
d’un minimum de 10 cycles afin d’avoir un niveau de confiance satisfaisant dans le résultat).
L’indicateur de fluidité est alors calculé par le rapport :
F% =
∑ temps_opérations_valeur_ajoutée
∑ temps_total_du_flux
La gestion de cet indicateur est analysée dans le cadre du lean manufacturing et sort donc
du cadre de nos travaux (voir introduction du présent chapitre). On peut simplement
ajouter qu’une valeur de 30% est classiquement admise comme étant un minimum pour les
processus industriels.
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Chapitre 2
A droite de notre formulaire se trouvent les colonnes « Caractéristiques produit » et
« Paramètre processus ».
Dans la colonne « caractéristique produit », l’industrialisateur notera la donnée de sortie
attendue de l’opération considérée au niveau du produit en ce posant la question :
« Qu’est-ce que j’attends en donnée de sortie de l’opération X). Cette colonne correspond
donc à la valeur ajoutée de l’opération considérée sur le produit. Par exemple, pour un
perçage, la caractéristique attendue au niveau du produit pourrait être un trou de diamètre
φ = 10±0,2 mm, la localisation du trou, un état de surface, etc…
Dans la colonne « paramètre processus », sera renseigné le ou les paramètres processus
permettant d’obtenir la caractéristique précédemment notée. Par paramètre processus, on
entend les facteurs classiquement classés selon les 5M :
- Matière : Les matières premières, et plus généralement les inputs du processus.
- Moyen : Concerne les équipements (machines, outillages, etc.)
- Méthodes : est relatif aux façons de faire décrit dans des procédures, modes
opératoires, etc.
- Main-d'œuvre : tout ce qui concerne les ressources humaines
- Milieu : correspond à l’environnement (température, humidité, propreté, etc.)
Ainsi, par exemple, en face de la caractéristique diamètre φ = 10±0,2 mm, sera mentionné le
diamètre du foret ; pour la caractéristique état de surface, on trouvera la vitesse de coupe
et la vitesse d’avance.
Lorsqu’il n’est pas évident de déterminer les paramètres associés à une caractéristique
donnée, le groupe de travail peut décider de mener un plan d’expériences.
2.2. Recherche des paramètres par un plan d’expériences
Un plan d’expériences est une technique statistique qui permet de déterminer et de classer
de façon sûre les paramètres les plus influents sur une ou plusieurs caractéristiques
données. L’objet de ce paragraphe n’est pas de décrire la technique des plans d’expériences
de façon précise mais de présenter cet outil afin que le lecteur puisse en percevoir l’intérêt
dans le cadre de la maîtrise des processus de fabrication. Aussi, nous nous limiterons ici à
une description succincte et proposons au lecteur de se retourner vers des ouvrages dédiés
pour une présentation plus complète [Pillet, 1997][Goupy, 2009].
Imaginons que l’on cherche à définir les paramètres les plus influents du procédé de
soudage par ultra-sons avec lequel l’industrialisateur a décidé de souder la tête du rasoir sur
son manche.
La première étape de la mise en œuvre du plan d’expériences consiste à mener un
brainstorming pour définir l’ensemble des paramètres potentiellement influents sur la
caractéristique « tenue de la tête ». Ainsi le groupe a noté l’ensemble des possibilités de
réglage de la soudeuse US soit :
∗ Fréquence sonotrode
∗ Amplitude sonotrode
∗ Pression de soudage
∗ Durée de soudage
∗ Temps de maintien après soudage
∗ Température des matrices
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Chapitre 2
∗ Vitesse descente de la sonotrode
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Pour connaitre l’influence relative de ces 7 paramètres sur la caractéristique recherchée,
l’expérimentateur a décidé de mener un plan d’expérience selon la technique de TAGUCHI
où chacun des ces paramètres se verra affecté 2 niveaux de réglages. Un paramètre sera
défini d’autant plus influent que la réponse variera plus fortement lorsque son réglage passe
du niveau bas (niveau 1) au niveau haut (niveau 2).
Le choix des niveaux à tester pour chacun des paramètres a été défini par le groupe de
travail de telle sorte qu’il y ait le plus d’écart-possible entre chaque niveau tout en restant
dans la zone de fonctionnement de la machine :
Code
A
B
C
D
E
F
G
facteur
Fréquence sonotrode
Amplitude sonotrode
Pression de soudage
Durée de soudage
Temps de maintien après soudage
Température des matrices
Vitesse de descente de la sonotrode
Niveau 1
20 khz
0,2 mm
2 bar
1s
1s
80°C
1 mm/s
Niveau 2
45 khz
0,3 mm
3 bars
3s
3s
100°C
2 mm/s
En imaginant qu’il n’existe pas d’interactions entre les paramètres, l’expérimentateur a
monté le plan ci-après basé sur la table L8 de TAGUCHI, la réponse étant la force
d’arrachement de la tête en daN :
Facteur
N° Essai
1
2
3
4
5
6
7
8
Effet
A: Fréquence B: Amplitude
1
2
20 khz
0,2 mm
20 khz
0,2 mm
20 khz
0,3 mm
20 khz
0,3 mm
45 khz
0,2 mm
45 khz
0,2 mm
45 khz
0,3 mm
45 khz
0,3 mm
3,250
0,250
C: Pression
3
2 bars
2 bars
3 bars
3 bars
3 bars
3 bars
2 bars
2 bars
-1,750
D: Durée
4
1s
3s
1s
3s
1s
3s
1s
3s
0,250
E: Maintien
5
1s
3s
1s
3s
3s
1s
3s
1s
0,000
F: Temp.
6
80°C
100°C
100°C
80°C
80°C
100°C
100°C
80°C
0,000
G: Descente
7
1mm/s
2mm/s
2mm/s
1mm/s
2mm/s
1mm/s
1mm/s
2mm/s
0,000
Réponse
4
5
2
1
8
7
10
13
Tableau 2.2 : Plan d’expériences sur le procédé de soudage US de la tête du rasoir
Pour évaluer l’influence du paramètre lorsqu’on passe son réglage du niveau 1 au niveau 2,
on en calcule son effet par la formule :
Effet =
Réponsesniveau2 − Réponsesniveau1
2
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Chapitre 2
Le Pareto de ces effets en valeur absolue donne le graphe suivant :
3,500
3,000
2,500
2,000
1,500
1,000
0,500
0,000
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A:
C:
B:
D: Durée
E:
F: Temp.
G:
Fréquence Pression Amplitude
Maintien
Descente
Tableau 2.3 : Pareto des effets du plan d’expérience mené sur le processus de soudage US de
notre rasoir
On voit ainsi que la fréquence de la sonotrode et la pression appliquée sont les deux
paramètres les plus influents de l’opération de soudage sur la caractéristique « tenue de la
soudure » ; ce sera donc ces paramètres qui devront être maîtrisés en priorité à cette
opération et donc notés dans la colonne « paramètres » de notre diagramme de flux.
Le diagramme de flux réalisé pour représenter le processus de montage de notre rasoir
pourrait ainsi être le suivant :
Processus : fabrication
Référence : Ligne 1
OPERATIONS
Désignation
Transfert carton
lames du stock MP
vers zone production
Produit : Rasoir
Pilote : Nicolas S.
Référence : BIC JET
Date : 1/05/09
Indice : A
CARACTERISTIQUES
PRODUIT
PARAMETRES
PROCESSUS
- Bonne référence lames
- Pas de dégradation des lames
- Attention du cariste
- Pas d'oxydation des lames
- Durée d'attente : 12h maxi
- Conditions environnement : sec
10 s
- 3 lames
- Bon positionnement
- Réglage gabarit pose
- Dextérité opérateur
Robot
3s
- Bonne tenue des lames
- Bon positionnement de la
contre-lame
- Profondeur boutrollage = 2 mm
- Bon réglage robot
Collage lubrifiant
Manuel
3s
- Dextérité opérateur
O
Soudage tête sur
manche
Soudeuse
US
7s
- Bon positionnement tête /
manche
- Pas de dégradation aspect
- Pression de soudure = 2b
- Fréquence US = 45 kHz
41
Contrôle taux de
sortie lames
Gabarit
10 s
Ecarter les rasoirs aux lames
trop sortie
- Réglage du gabarit
- 5 pièces / heure
42
Contrôle aspect
Visuel
30 s
Ecarter les rasoirs contenants
des défauts d'aspect
- Formation contrôleur
- 5 pièces / heure
43
Mise en carton
Robot
2 min
- 50 Rasoirs / cartons
- Bon rangement
- Définition compteur rasoir
- Calage robot
44
Mise en stock des
cartons
Cariste
5 min
Bon endroit
- Feuille de stock
- Pas de dégradation des
cartons
- Durée de stockage : 1 an maxi
- Conditions environnementale : sec
- Gerbage : 5 cartons maxi
N°
Type
1
2
D
Attente production
Zone attente
10
O
Montages lames sur
tête
Manuel
20
O
Boutrollage contrelame
30
O
40
45
Stockage cartons
produit finis
Moyens
"O"
""
Cariste
Stockeurs
dynamiques
FLUX
""
Page :
" "
"D"
5 min
2h
25 jours
Tableau 2.4 : Diagramme de flux de la fabrication du rasoir
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Chapitre 2
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Pour les opérations de contrôle (dont la recherche des caractéristiques et paramètres pose
souvent des difficultés à bien des groupes de travail), on voit dans le digramme de flux cidessus que le groupe a noté « écarter les rasoirs non conformes » dans la colonne
caractéristique produit. Même si ce libellé ne correspond pas directement à une
caractéristique générée au niveau du produit par l’opération, on est bien ici en face d’un
libellé correspondant à la donnée de sortie attendue de l’opération. Pour ce type
d’opérations, les paramètres processus seront globalement toujours les mêmes avec :
∗ L’étalonnage du processus de mesure
∗ L’échantillonnage en termes de fréquence et de quantité prélevée.
De même au niveau des opérations de stockage ou d’attente, la caractéristique produit (ce
qu’on attend de l’opération) est classiquement « pas de dégradation du produit » (on veut
que le produit ne change pas d’état entre le début et la fin de l’opération). Les paramètres
correspondant en sont généralement :
∗ La durée de stockage.
∗ Les conditions (environnementales) de stockage.
∗ Le mode de gerbage.
Ainsi, chaque processus étant découpé en opérations élémentaires pour lesquelles
caractéristiques produit et paramètres processus ont été renseignés, il ne reste plus qu’à
rechercher quels seraient les défauts qui y risque d’arriver. Tel est l’objet de l’AMDEC
Processus.
3.
AMDEC Processus
Tout comme l’AMDEC Produit est un outil servant à analyser les défaillances dues à des
erreurs de conception, l’AMDEC Processus (en anglais « Process FMEA ») sert à analyser les
défaillances engendrées par le processus de fabrication.
En AMDEC Produit, les défaillances correspondaient à la non réalisation des critères de
performances associés aux fonctions demandées par le client dans son cahier des charges
fonctionnel. Ici, en AMDEC Processus, les défaillances correspondront à la non réalisation de
la donnée de sortie attendue de l’opération considérée. Aussi, plutôt que défaillance, on
emploie classiquement le terme de défaut ou d’anomalie générée.
Pour rester cohérent avec la façon de mener une AMDEC Produit décrite au chapitre
précédent, nous décrirons l’AMDEC Processus en deux phases :
- Une analyse qualitative permettant de décrire les anomalies potentiellement
générées, en termes de causes, d’effet sur le client et mode de détection mis en
œuvre pour en empêcher leur propagation.
- Une analyse quantitative où les anomalies sont évaluées en termes d’occurrence
(probabilité d’apparition), de gravité (impact de l’anomalie sur le client), et de
détection (capacité à être détectée avant livraison client) afin de mettre en lumière
les anomalies les plus « gênantes » sur lesquelles il convient de mener une action
corrective.
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Chapitre 2
Ainsi, pour la description de la méthodologie, nous utiliserons le formulaire suivant,
largement inspiré du formulaire PSA [PSA, 1999] :
AMDEC Processus : GRILLE D'ANALYSE
Processus :
Référence :
Produit :
Référence :
Pilote :
Date :
DIAGRAMME FLUX :
Animateur :
Indice :
Page :
SEUIL DE CRITICITE :
PROCESSUS
PRODUIT
Opérations
(N°)
(libellé)
Anomalie
(libellé)
1
2
3
CLIENT
Effets de CS
l'anomalie CC
4
5
Causes de
l'anomalie
6
PROCESSUS
ACTIONS PREVENTIVES / CORRECTIVES
NOTES
RESULTATS
Actions de
prévu / existant
N° Responsable Mesure envisagée
Délai
espérés
Plan de
maîtrise
surveillance O G D C action
Qui ?
Fait quoi ?
Pour quand ? O' G D' C'
mises en
œuvre
14
15
16
7
8
9 10 11 12 13
17 18 19 20
ANALYSE QUALITATIVE
ANALYSE
QUANTITATIVE
SOLUTIONS PROPOSEES
EFFICACITE
ATTENDUE
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Tableau 2.5 : Tableau d’analyse AMDEC Processus inspiré du formalisme PSA
Parmi les nombreux formalismes proposés dans la littérature, nous préconisons d’utiliser
des grilles, à l’image de celle proposée ci-dessus, qui séparent clairement l’analyse
qualitative (description des anomalies potentielles), l’analyse quantitative (hiérarchisation
de ces anomalies en termes de risques) et les actions correctives (actions mises en œuvre
pour réduire les niveaux de risque les plus élevés). Eviter tant que faire ce peu, d’utiliser des
grilles qui mixent l’analyse qualitative et l’analyse quantitative (où la note d’occurrence O
est classiquement positionnée juste après la cause, la note de gravité G juste après l’effet et
la note de détection D juste après la colonne plan de surveillance). Ce type de grille, à
l’instar des grilles proposées par Renault SA [Renault, 2000], par le recueil FMEA du QS 9000
[Chrysler, Ford, GM, 2008] ou par le VDA [VDA, 1996], pousse le groupe à réaliser l’analyse
ligne complète par ligne complète au détriment de l’homogénéité interlignes, notamment
au niveau de la cotation.
3.1. Constitution du groupe de travail
Comme pour l’AMDEC Produit, une AMDEC Processus réalisée seul manquera de pertinence
en termes d’exhaustivité dans la recherche des anomalies potentielles pour la partie
qualitative, et de précision dans la cotation pour la partie quantitative. Comme le dit Jean
FAUCHER dans son livre « pratique de l’AMDEC » [Faucher, 2009] : "Constituer un groupe de
travail multidisciplinaire est un moyen de réunir les connaissances et les compétences
nécessaires pour réaliser convenablement l'AMDEC".
Pour l’AMDEC Processus, le groupe doit donc être multidisciplinaire ; c’est à dire constitué
au moins d’un représentant des services :
∗ Industrialisation (ou méthodes).
∗ Qualité
∗ Production
∗ Maintenance
Voire :
∗ Conception
∗ achats
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Chapitre 2
Comme dans tout groupe de travail, il convient de distribuer les casquettes de pilote,
d’animateur et de secrétaire.
Le pilote est le demandeur de l’AMDEC, c’est lui qui récupérera le document à la fin, gérera
les actions correctives définies si il y en a, etc. Aussi, le pilote est souvent le représentant du
service industrialisation.
L’animateur est celui qui anime les débats, reformule, fait participer tout le monde, etc.
Pour l’AMDEC, c’est le garant méthodologique. Il a pour rôle dans la partie analyse
qualitative de s’assurer qu’il n’y a pas de confusion entre anomalie, cause et effet. Pour la
cotation, il s’assurera que le groupe ne confonde pas les notions d’occurrence, de gravité ou
de détection. Pour cela, il n’est pas nécessaire que l’animateur soit compétant dans la
technique mise en œuvre pour fabriquer le produit ; par contre, sa compétence doit être la
plus fine possible en termes d’animation de groupe. Souvent, c’est au représentant du
service qualité que revient cette charge.
Quant à la fonction de secrétaire, elle n’est plus aussi prenante qu’avant l’apparition des
vidéoprojecteurs. Avec ces machines, l’animateur peut maintenant aisément assumer
également la fonction de secrétaire. Cependant, si un des membres du groupe se porte
volontaire…
3.2. AMDEC Processus : Partie analyse qualitative
L’objet de l’AMDEC processus est de rechercher puis de hiérarchiser les anomalies
potentiellement créées par le processus de fabrication du produit. Pour aider le groupe de
travail à se rapprocher de l’exhaustivité dans sa recherche, il est plus aisé de structurer son
analyse en suivant les opérations du processus décrit dans le diagramme de flux plutôt que
de partir du plan. Aussi, dans notre formulaire, le groupe de travail rappellera la
numérotation et le libellé de l’opération analysée dans les colonnes (1) et (2).
Dans la colonne (3) sont consignées les anomalies potentiellement générées à l’opération.
En AMDEC Processus, les anomalies correspondent à la non réalisation correcte de la
donnée de sortie attendue de l’opération. Cette donnée de sortie, généralement une
caractéristique du produit notée au plan, étant notifiée dans la colonne « caractéristique
produit » du diagramme de flux, l’approche est de partir du diagramme de flux et de
« raisonner négatif » pour chacune des caractéristiques produit comme le montre le schéma
ci-après. Ainsi, à une opération de perçage, là où le diagramme flux mentionnait la
caractéristique produit « φ = 10±0,2 mm », les anomalies potentielles seront « perçage trop
petit » ou « perçage trop grand », voire « pas de perçage » du tout.
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Chapitre 2
Le schéma ci-dessous montre ainsi le lien existant entre la colonne « caractéristique
produit » du diagramme de flux et les anomalies potentiellement générées à l’opération :
N°
Type
1
OPERATIONS
Désignation
Transfert carton
lames du stock MP
PROCESSUS
Moyens
"O"
Cariste
PRODUIT
""
FLUX
""
" "
5 min
1
2
1
3
PARAMETRES
PROCESSUS
PROCESSUS
CS
Anomalie (libellé)
(libellé)
CARACTERISTIQUES
PRODUIT
lames
CLIENT
Opérations
(N°)
"D"
CC
Causes de
l'anomalie
Actions de maîtrise
mises en œuvre
Plan de
surveillance
5
6
7
8
Effets de l'anomalie
4
Transfert carton lames Dégradation des lames
du stock MP vers zone
Transfert mauvaise
production
référence lames
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Figure 2.2 : Recherche des anomalies à partir du diagramme flux
Pour être exhaustif, l’animateur poussera le groupe à imaginer les anomalies
potentiellement générées par chacun des quatre modes de défaillance du processus que
sont :
- La non réalisation de la caractéristique (absence de réalisation) : trou non percé.
- La mauvaise réalisation de la caractéristique (réalisation dégradée) : trou percé trop
gros ou trop petit.
- L’arrêt dans la réalisation de la caractéristique (arrêt de la réalisation avant la fin de
l’opération) : trou percé non débouchant
- La réalisation d’une caractéristique qui n’avait pas lieu d’être (réalisation
intempestive) : perçage d’un trou absent au plan.
Parfois, un de ces modes de défaillance ne veut rien dire, il ne sera donc pas noté dans
l’AMDEC. Cependant, il est utile que l’animateur garde ces quatre questions en tête lors de
son animation de groupe.
L’effet de l’anomalie potentiel est noté dans la colonne (4) de notre formulaire. L’effet
correspond à l’impact de l’anomalie sur le client. Ce client doit être vu à quatre niveaux :
- Le client aval interne : c'est-à-dire les opérations un peu plus loin dans le flux. Par
exemple, pour l’anomalie « trou trop petit », le client aval interne impacté serait
l’opération de montage de la vis.
- Le client aval externe : c’est le client direct, celui qui paye. Dans l’industrie
automobile, le client aval externe d’un équipementier est le constructeur.
- Le client final ou utilisateur : c’est le client pour lequel existe le produit. Pour
l’industrie automobile, c’est l’automobiliste.
- Le client étatique : ce client est souvent potentiellement touché, mais de façon
indirecte. Les effets sur ce type de client pourraient être un non respect de la
réglementation, une pollution environnementale, un accident industriel majeur type
AZF, etc…
Pour être pertinent dans son analyse, le groupe de travail doit envisager des impacts sur
chacun de ces clients. Cependant, pour ne pas surcharger l’analyse, il ne mentionnera dans
l’AMDEC que le ou les effets sur le client a priori le plus impacté.
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Chapitre 2
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Comme en AMDEC Produit, le groupe doit éviter de tomber dans le piège de « l’effet
papillon » en notant une cascade d’effets dont les liaisons ont une probabilité très faible.
Prenons l’exemple de l’accident du train ICE survenu le 3 juin 1998 à Eschede,
vraisemblablement à cause d’un bandage de roue mal remonté lors d’une opération de
maintenance. Dans l’analyse AMDEC du processus de maintenance, l’anomalie aurait été
«bandage de roue mal remonté ». L’effet de niveau 1 a été la casse de ce bandage. L’effet
de niveau 2 a été le déraillement du train. En déraillant, le train s’est retrouvé à rouler de
façon décalée par rapport aux voies et s’est encastré dans une pile de pont. L’effet de
niveau 3 a été la rupture du pont.
Chaque erreur de maintenance d’un bandage de roue ferroviaire entraine-t-elle la rupture
d’un pont ? Certes non. Aussi la règle doit être la suivante : l’effet noté dans l’AMDEC doit
se limiter à l’effet de niveau 1. On ira noter l’effet de niveau 2 si la liaison effet de niveau 1
/ effet de niveau 2 est sûre ou quasi sûre.
Ainsi, dans le cas de notre train, on peut imaginer que toute rupture du bandage de roue
entraine un déraillement de train. Aussi, à l’anomalie « bandage de roue mal remonté », on
associera l’effet de niveau 1 « rupture du bandage en utilisation » puis l’effet de niveau 2
« déraillement du train » mais on s’arrêtera là.
Parfois, il est difficile pour le groupe de travail d’envisager un effet sur le client, notamment
lors de l’analyse de la fabrication d’un composant très bas dans le découpage PBS ou dans le
cas de la fabrication d’un composant catalogue multi-usages. Dans ces cas, la liaison
fonctionnelle entre ledit composant et le macro-système dans lequel il va s’insérer n’est pas
évidente. Ici, le groupe notera en guise d’effet l’impact de l’anomalie sur la fonction
attendue du composant avec les cinq modes de défaillance classiques des fonctions :
∗ L’absence de fonction : le produit ne marchera pas.
∗ L’arrêt de fonction : le système ne marchera plus au bout d’un moment.
∗ La fonction dégradée : le système fonctionnera mal.
∗ La fonction intempestive : le système se mettra à marcher tout seul.
∗ La fonction intermittente : le système s’arrêtera de temps en temps.
La colonne (5) est une colonne spécifique aux industries du transport et plus
particulièrement à l’industrie automobile qui, dans le cadre de la norme ISO TS 16949 [ISO,
2002] précise que « L’organisme doit identifier les caractéristiques spéciales », une
caractéristique spéciale étant une « caractéristique d'un produit ou paramètre d'un
processus de fabrication qui peuvent affecter la sécurité, la conformité aux réglementations,
l'aptitude à l'emploi, la fonction, les performances du produit ou les opérations de finition
ultérieures sur ce produit ». En clair, il est demandé de mettre en lumière, dans l’ensemble
des documents liés à l’élaboration du produit et donc dans les AMDEC Processus, les
caractéristiques du produit qui ont un fort impact sur le client. Ainsi, une caractéristique est
jugée spéciale et notée « CS » si son anomalie impacte fortement le client. En cas de
problème lié à la sécurité, on pourra le signaler par la mention « Caractéristique Critique »
(CC).
La note de gravité (voir paragraphe suivant sur l’analyse quantitative de l’AMDEC)
caractérisant la puissance de l’impact de l’anomalie sur le client, c’est en fonction de cette
note que sera attribué le caractère spécial ou non de la caractéristique. Aussi, ce point sera
abordé dans le paragraphe relatif à la cotation.
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Chapitre 2
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L’étape suivante consiste à rechercher les causes des anomalies et de les renseigner dans la
6ème colonne de notre formalisme. En AMDEC Processus, les causes se situent au niveau des
« 5 M » caractérisant le processus. Ainsi, pour une anomalie « diamètre de perçage trop
faible », la cause pourrait être « Erreur de foret de la part de l’opérateur (M : Main
d’œuvre), « mauvaise définition du foret par l’industrialisateur » (M : Méthode), « foret
usé » (M : Machine), Perçage dans un matériau si fluide qu’il se rebouche tel du camembert
(M : Matière), Perçage avec un foret venant d’un bain cryogénique (M : Milieu). Plusieurs
causes peuvent donc être associées à chacune des anomalies, cependant, pour ne pas
surcharger l’analyse, le groupe de travail se limitera à la recherche de la ou des causes les
plus probables.
Les paramètres associés aux caractéristiques attendues de l’opération ayant déjà été décrits
dans le diagramme de flux, les causes des anomalies correspondent donc à la non maîtrise
de ces paramètres. On retrouve donc le lien suivant entre le diagramme de flux et l’AMDEC
Processus :
N°
Type
1
OPERATIONS
Désignation
Transfert carton
lames du stock MP
PROCESSUS
Moyens
"O"
Cariste
PRODUIT
""
FLUX
""
" "
5 min
1
2
1
CC
3
Transfert mauvaise
production
référence lames
PARAMETRES
PROCESSUS
PROCESSUS
CS
Anomalie (libellé)
(libellé)
CARACTERISTIQUES
PRODUIT
lames
CLIENT
Opérations
(N°)
"D"
4
5
Causes de
l'anomalie
mises en œuvre
Plan de
surveillance
6
7
8
Montage impossible
en OP 10
Choc avec
transpalette
Montage impossible
en OP 10
Erreur cariste
Figure 2.3 : Recherche des causes à partir du diagramme flux
La 7ème colonne de notre formalisme sert à mentionner les actions de maîtrise
volontairement mises en œuvre de façon préalable par l’industrialisateur pour éviter (ou
réduire) la probabilité d’apparition de l’anomalie. Ainsi, pourra par exemple être noté dans
cette colonne :
- Le fait d’avoir choisi des opérateurs qualifiés, de les avoir préalablement formés à
l’opération considérée (impact sur le M : Main d’œuvre).
- Le fait d’avoir écrit un mode opératoire précisant le fonctionnement de l’opération,
d’avoir mené un plan d’expériences pour bien comprendre le fonctionnement du
processus (impact sur le M : Méthode).
- Le fait d’avoir prévu une maintenance préventive, un changement d’outil
systématique (impact sur le M : Machine).
- Le fait d’avoir installé une climatisation dans l’atelier, d’avoir prévu un système
d’aspiration des poussières (impact sur le M : Milieu).
- Le fait d’avoir choisi des fournisseurs de composants ayant pignon sur rue (impact
sur le M : Matière).
- …
Page 94/226
Chapitre 2
Cette colonne n’est pas classique dans les formalismes d’analyse AMDEC. Elle n’est par
exemple apparue qu’en 2001 dans la 3ème édition du recueil FMEA [Chrysler, Ford, GM,
2008] associé au QS 9000. Mais cette colonne est très intéressante en termes de
capitalisation car c’est dans celle-ci de devra regarder l’industrialisateur en cas de transfert
ou de dédoublage de la ligne sur un autre site par exemple.
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Dans la dernière colonne de la partie qualitative de l’analyse, le groupe listera les détections
prévues au plan de surveillance pour détecter les anomalies (ou leur causes) avant que
celles-ci ne quitte le processus étudié et atteignent le client.
Si la détection d’une anomalie potentiellement générée à une opération N est prévue de se
faire plus loin dans le flux à une opération N+k (le contrôle final par exemple), il est judicieux
de noter dans la colonne 8 « plan de surveillance » de l’opération génératrice de l’anomalie,
à quelle opération cette détection aura lieu. Cette notification améliore la compréhension
de l’analyse, lors d’une relecture par exemple.
Attention à ne noter dans cette colonne que les détections prévues (ou déjà mises en
places) inscrites au plan de surveillance. Par détections prévues, on entend détections
planifiées, qualifiées et budgétées, c'est-à-dire les détections qu’il y aura réellement lorsque
le processus fonctionnera ; les détections possibles seront quant à elles, notées dans la
colonne actions correctives si nécessaire.
Diverses techniques de détections peuvent être prévues pour détecter les anomalies et
donc notées dans le plan de surveillance et dans la colonne correspondante de notre
AMDEC. On peut ainsi noter des techniques comme :
- Le contrôle à 100 % par l’humain ou en automatique.
- Le contrôle libératoire par échantillonnage : on prélève régulièrement un échantillon
de la production et on libère ce « micro-batch » si le prélèvement est conforme.
- Le contrôle statistique par des approches telles que le SPC [Pillet 2005] où on prélève
régulièrement un petit échantillon de la production (4 à 5 pièces par exemple), on les
mesure, on en calcule la moyenne et l’étendue et on considère que le processus n’a
pas évolué et continue à produire des pièces conformes si la moyenne et l’étendue
de l’échantillon restent compris à l’intérieur de limites appelées limites de contrôle.
Cette technique est encore classiquement utilisée pour suivre le produit
caractéristique par caractéristique mais de nouvelles approches de SPC multivariés
[Tiplica, 2003] sont actuellement proposées pour suivre toutes les caractéristiques
du produit en même temps. Ces techniques, tout en permettant un gain évident en
termes de gestion documentaire, permettent d’améliorer la détectabilité globales
des dérives du processus de fabrication.
- …
Pour choisir la meilleure technique de détection en fonction des situations rencontrées,
nous proposons dans le chapitre 4 de ce recueil, une méthodologie inédite permettant de
construire un plan de surveillance le plus efficace possible à un coût de fonctionnement
minimum.
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Chapitre 2
L’ensemble des détections listées dans l’AMDEC doivent donc être en phase avec les
informations contenues dans le plan de surveillance.
Le plan de surveillance est un document qui liste, en termes de QQOQCP, l’ensemble des
contrôles effectués sur le produit (ou sur les paramètres du processus) pour s’assurer que le
produit fabriqué est conforme :
- Q : Quelle caractéristique produit ou paramètre process est contrôlé ?
- Q : Qui est responsable de ce contrôle ?
- O : Où est effectué le contrôle ?
- Q : Quand est fait le contrôle ? (à quelle fréquence ?)
- C : Comment est réalisé le contrôle ? (avec quel instrument de mesure ?)
- P : Seul le Pourquoi n’est pas renseigné car l’objet des contrôles est toujours de
s’assurer que le produit est conforme.
Le plan de surveillance est généralement présenté sous forme de tableau, chaque question
du QQOQCP faisant l’objet d’une colonne. De nombreux formulaires de plan de surveillance
sont proposés par la littérature. On peut notamment citer les formulaires proposés par le
groupe PSA [PSA, 1998] ou l’APQP [Chrysler, Ford, General Motors, 1995] associé au
QS 9000 qui sont les deux formulaires les plus utilisés dans l’industrie automobile ; le
formulaire que nous proposons ci-dessous étant une synthèse de ces approches :
PLAN DE SURVEILLANCE
Europe Qualité
Services
N°
Intitulé de
Caractéristique
Opération l'opération
N° de
Intitulé de
l'opération l'opération
concernée concernée
Ex :
Perçage
Quelle est la
caractéristique
générée à
l'opération
concernée
Ex : Alésage M9
Produit :
Processus :
AMDEC :
Référence :
Référence :
Date :
Tolérance /
limite
CS
CC
Date :
Indice : A
Vérification Opération
Action si
Responsable Moyen de
Taille du
Fréquence
Mode
Mode
Archivage de
moyen de
où est fait
contrôle nondu contrôle contrôle
prélèvement du contrôle opératoire d'enregistrement l'enregistrement
contrôle
le contrôle
conforme
Définir le
Quelle est la Noter CC pour
Définir la Définir le
mode de
tolérance sur
les
fonction du moyen de
vérification du
cette
caractéristiques responsable contrôle
moyen de
caractéristique
critiques
du contrôle
utilisé
contrôle
Ex : 9±0,1
mm
Responsable :
Indice : A
Définir
l'opération
du flux où
est effectué
le contrôle
Définir le
Définir la
Noter le N° du
Noter le N°
nombre de
fréquence
support
du mode
pièces
de contrôle
d'enregistrement
opératoire
prélevées à en temps ou
où reporter les
de contrôle
chaque
en Nb de
résultats du
si besoin
prélèvement
pièces
contrôle
Ex :
Noter CS pour
Ex : Sortie
les
Ex : Pied Vérification
Ex : Régleur
centre
Ex : 5 pièces
par pige
à coulisse
caractéristiques
d'usinage
étalon
tous
les
spéciales
matins
Ex : 2
heures
Ex MO 002
Ex : Carte SPC
N° 005
Définir l'action
Noter la durée
de réaction
d'archivage de
immédiate en
l'enregistrement
cas de contrôle
si besoin
non conforme
Ex : 15 ans
Ex : Tri à
100% des
pièces
produites
depuis dernier
Tableau 2.6 : Notre formulaire de plan de surveillance
Le plan de surveillance prévisionnel de la fabrication du rasoir, tel qu’il était prévu avant la
réalisation de l’AMDEC et repris dans la colonne « plan de surveillance » de celle-ci était
donc le suivant :
Page 96/226
Chapitre 2
Europe Qualité
Services
Produit : Rasoir
Processus : Fabrication
AMDEC : Processus fabrication
Responsable : Nicolas S.
Référence : ligne 1
Date : 1/05/09
Date : 1/04/09
Indice : A
N°
Opération
Intitulé de
l'opération
Caractéristique
Tolérance /
limite
1
Transfert carton
lames du stock MP
vers zone
production
Référence lame
Selon
bordereau
planning
Cariste
Visuel
Néant
1 : Transfert
100%
100%
Néant
2
Attente production
Oxydation lames
Pas de traces
visibles
Monteur
lames
Visuel
Néant
10 : Montage
lames
100%
100%
Néant
10
Montage lames
Nombre de lames
3
Contrôleur
aspect
Visuel
5 pièces
1fois / heure
Néant
Position des lames
Selon plan
CC
Contrôleur
aspect
Gabarit
5 pièces
1fois / heure
Néant
Profondeur
boutrollage
Selon plan
CS
Contrôleur
aspect
Visuel
5 pièces
1fois / heure
Position contre-lames
Selon plan
CC
Contrôleur
aspect
Gabarit
5 pièces
1fois / heure
20
30
Collage lubrifiant
40
Soudage tête sur
manche
44
Position lubrifiant
CS Responsable Moyen de
CC du contrôle contrôle
Selon plan
Positionnement de la
Selon plan
tête sur le manche
Dégradations aspect Pas de traces
tête
visibles
Selon fiche
Mise en stock des
Endroit de rangement gestion des
cartons
stocks
Contrôleur
aspect
Contrôleur
aspect
Contrôleur
aspect
Equipe audit
5S
Visuel
Visuel
Visuel
Visuel
Vérification
moyen de
contrôle
Indice : A
Action si
Opération
Taille du
Fréquence
Mode
Mode
Archivage de
contrôle nonoù est fait le
prélèvement du contrôle opératoire d'enregistrement l'enregistrement
contrôle
conforme
42 : Contrôle
Néant
aspect
Vérification 41 : Contrôle
dimensionnelle taux de sortie
tous les mois
lames
42 : Contrôle
Néant
aspect
dimensionnelle taux de sortie
tous les mois
lames
42 : Contrôle
Néant
aspect
42 : Contrôle
Néant
aspect
42 : Contrôle
Néant
aspect
Néant
Néant
Rangement
carton lames
erroné
3 ans
Blocage du lot
+ tri à 100%
3 ans
Blocage du lot
+ tri à 100%
Sur fiche suiveuse
du lot
3 ans
Blocage du lot
+ tri à 100%
Néant
Sur fiche suiveuse
du lot
3 ans
Blocage du lot
+ tri à 100%
Néant
Sur fiche suiveuse
du lot
3 ans
Blocage du lot
+ tri à 100%
5 pièces
1fois / heure
Néant
5 pièces
1fois / heure
Néant
5 pièces
1fois / heure
Néant
100%
1 fois /
trimestre
Questionnaire audit
5S
Hors flux
Néant
Défauts notés sur
fiche suiveuse du
lot
Sur fiche suiveuse
du lot
Sur fiche suiveuse
du lot
Sur fiche suiveuse
du lot
Sur fiche suiveuse
du lot
3 ans
3 ans
3 ans
Sur fiche audit 5S
5 ans
Blocage du lot
+ tri à 100%
Blocage du lot
+ tri à 100%
Blocage du lot
+ tri à 100%
Rangement
atelier
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tableau 2.7 : Plan de surveillance prévisionnel de la fabrication du rasoir
L’analyse AMDEC, notamment par sa partie cotation permettra de valider l’ensemble de
l’industrialisation du produit et notamment, de s’assurer que le plan de surveillance filtre
suffisamment les anomalies potentielles avant qu’elles ne sortent du processus pour aller
impacter le client.
Le tableau ci-après présente la partie qualitative de l’AMDEC Processus correspondante,
qu’aurait pu réaliser le groupe de travail sur le processus d’élaboration de notre rasoir
jetable :
Produit : Rasoir
Pilote : Nicolas S.
Date : 1/05/09
DIAGRAMME FLUX : Fabrication rasoir du 1/05/09
PROCESSUS
PRODUIT
CLIENT
Opérations
(N°)
(libellé)
1
2
1
2
3
4
Montage impossible
en OP 10
Montage impossible
en OP 10
Attente production
CC
Oxydation des lames
Mauvais rasage client
5
Causes de
l'anomalie
mises en œuvre
Plan de
surveillance
6
Choc avec
transpalette
7
8
Sensibilisation caristes
Rien
Autocontrôle
bordereau
Temps d'attente maxi
défini à 12h
Contrôle aspect en
10 à 100%
Erreur cariste
Durée d'attente trop
longue
Environnement
humide
10
20
Montage des lames
30
Collage lubrifiant
40
Soudage tête sur
manche
43
Mise en carton
44
Mise en stock des
cartons
45
Stockage cartons
produits finis
Oubli d'une lame
Retour client
Erreur monteur
Formation monteur
Lames trop sorties
Risque de coupure à
l'utilisation
lames trop rentrées
Maintenance gabarit
pose 1fois / mois
Maintenance gabarit
pose 1fois / mois
Mauvais clippage des
lames
Désolidarisation à
l'emploi
Gabarit pose
déréglé
Gabarit pose
déréglé
Profondeur
boutrollage trop
faible
Lames trop sortie =>
Mauvais positionnement
contre-lames
l'utilisation
Rasoir inesthétique
lubrifiant
NOTES
PROCESSUS
CS
Anomalie (libellé)
Transfert mauvaise
production
référence lames
Mauvais réglage
robot
Erreur opérateur
Rien
prévu / existant
O G D C action
9
10 11 12
Délai
RESULTATS
espérés
N° Responsable Mesure envisagée
13
Qui ?
Fait quoi ?
Pour quand ?
O' G D' C'
14
15
16
17 18 19 20
Contrôle lames en
41
Rien
Contrôle lames en
41
Rien
Contrôle aspect en
42
Prise de jeu =>
Inconfort de rasage
Dégradation aspect tête
Pression de
soudure trop forte
Client floué
Erreur robot
Rien
Rien
Recherche cartons
dans stock
Erreur cariste
Feuille de stock
Audit "5S"
Cartons invendables
=> Retour usine
Durée de stockage
trop longue
Stockage conditions
humides
Gerbage trop
nombreux
Définition temps de
stockage maxi et
nombre de cartons
gerbés maxi
Rien
Dégradation des cartons
Page :
Contrôle lames en
41
Contrôle lames en
41
Contrôle lames en
41
tête / manche
Oubli d'un rasoir dans
carton
Rangement au mauvais
endroit
Indice : A
Mauvaise fréquence Maintenance soudeuse Contrôle aspect en
US
US 1fois / mois
42
Maintenance soudeuse Contrôle aspect en
US 1fois / mois
42
Tableau 2.8 : Partie qualitative de l’AMDEC Processus du rasoir
Page 97/226
Chapitre 2
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
3.3. AMDEC Processus : Partie analyse quantitative
Comme nous avons pu le remarquer lors de l’analyse qualitative, le processus est a priori
capable de produire moult anomalies différentes. L’objet de la partie quantitative de
l’AMDEC Processus est d’évaluer chaque anomalie potentielle détectée lors de l’analyse
qualitative en termes de criticité (niveau de risques) afin de déterminer quelles sont les
anomalies qui nécessiteront une action corrective pour rendre leur niveau de risque
acceptable.
Tout comme en AMDEC Produit, la criticité, aussi appelé IPR comme Indice de Priorité de
Risque, sera le produit de l’occurrence (probabilité d’apparition), de la gravité (puissance de
l’impact de l’anomalie sur le client) et de la détection (pertinence du plan de surveillance
prévu). Classiquement, les critères d’occurrence, gravité et détection sont cotés sur une
échelle allant de 1 à 10 (1 étant le niveau le moins gênant pour le client et 10 le plus) mais
certaines littératures proposent des grilles allant de 1 à 4. Ces dernières, mêmes si elles
présentent l’avantage de limiter les discussions autour de la cotation par un moindre choix
de valeurs possibles, ont l’inconvénient de créer des Paretos de criticité beaucoup moins
discriminants. Aussi, il est préférable, si on désire conserver l’intérêt des grilles simplifiées,
d’utiliser des grilles à 4 niveaux avec les valeurs 1 ; 4 ; 7 ; 10 par exemple.
L’objet de l’AMDEC étant de classer les différentes anomalies par une cotation multicritère,
il est capital que les critères soient indépendants les uns des autres. Cette indépendance
doit se retrouver dans le libellé des grilles de cotation mais également dans les faits.
Attention donc à ne pas faire l’erreur qui consiste à dire « cette anomalie n’est pas grave,
car elle n’arrive pas souvent ». Le fait que le problème n’arrive pas souvent veut dire que la
note d’occurrence sera basse ; mais ne donne aucune information sur l’impact de l’anomalie
sur le client et donc sur la note de gravité.
Bien que de nombreux logiciels proposent de relier les cotations à un retour d’expérience
formalisé, il nous semble que la meilleure façon de coter les AMDEC est une cotation au nez,
c'est-à-dire en fonction du ressenti de chacun des membres du groupe, l’effet groupe
permettant de lisser les différences de ressenti.
Certains animateurs font coter les critères par chacun des participants individuellement et
font la moyenne des notes proposées. Il nous semble que cette approche limite les
discussions entre les participants. Aussi nous préférons la recherche du consensus ; chacun
des participants expliquant pourquoi il veut mettre telle ou telle note. En l’absence de
consensus et en dernier ressort, l’animateur pourra se résoudre à utiliser la technique de la
moyenne.
3.3.1. Cotation de l’occurrence
La cotation de l’occurrence consiste à évaluer la probabilité d’apparition de l’anomalie.
Cette probabilité sera dépendra du niveau de maîtrise du processus et donc de la
pertinence des actions de maîtrise mises en œuvre (colonne 7).
Pour évaluer l’occurrence, la procédure Renault [Renault, 2000] propose de coter la
probabilité P1 d’apparition de la cause de l’anomalie, d’évaluer la probabilité que cette
cause entraine l’anomalie (cette probabilité étant une probabilité conditionnelle, elle est
notée P2/1), l’occurrence étant le produit des probabilités P1 et P2/1. Outre sa complexité,
une telle approche nous semble dangereuse car elle pousse à ventiler les cotations des
Page 98/226
Chapitre 2
occurrences par cause, générant mécaniquement une sous-évaluation de l’occurrence réelle
des anomalies.
Pour illustrer ce point, prenons l’exemple d’une opération de perçage où à l’anomalie « trou
trop petit », le groupe de travail a noté les causes « foret usé » et « erreur de foret ». En
imaginant que l’occurrence liée à la cause « foret usé » soit de 2 et celle liée à la cause
« erreur de foret » soit de 3, on aurait pu obtenir des criticité respectivement de 48 et 72 si
les notes de gravité et détections sont de 8 et 3. En choisissant un seuil de déclenchement
d’actions correctives à 100, l’anomalie « trou trop petit » ne ferait pas l’objet d’une action.
DIAGRAMME FLUX :
PROCESSUS
SEUIL DE CRITICITE : 100
PRODUIT
CLIENT
Opérations
PROCESSUS
CS
Anomalie (libellé)
CC
Causes de
l'anomalie
2
3
4
5
6
Perçage
Trou trop petit
Montage vis
impossible
CS
(N°)
(libellé)
1
x
Foret usé
NOTES
mises en œuvre
Plan de
surveillance
7
8
Suivi par SPC
Suivi par SPC
Erreur de foret
prévu / existant
O G D
C
9
10 11
12
2
8
3
48
3
8
3
72
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tableau 2.9 : Cotation de l’occurrence en ventilant par cause
Si maintenant on considère globalement que l’occurrence de l’anomalie est sa probabilité
d’apparition, quelque en soit la cause. L’occurrence devrait ici être cotée à 5, somme des
occurrences précédentes de 2 et de 3. Avec les mêmes notes de gravité et de détection, la
criticité relative à cette anomalie serait de 120 soit une criticité supérieure au seuil de 100.
Une action corrective s’imposerait donc.
DIAGRAMME FLUX :
PROCESSUS
SEUIL DE CRITICITE : 100
PRODUIT
CLIENT
Opérations
PROCESSUS
CS
Anomalie (libellé)
CC
Causes de
l'anomalie
2
3
4
5
6
Perçage
Trou trop petit
Montage vis
impossible
CS
(N°)
(libellé)
1
x
Foret usé
NOTES
prévu / existant
mises en œuvre
Plan de
surveillance
O G D
C
7
8
9
10 11
12
Suivi par SPC
Suivi par SPC
5
8
120
3
Erreur de foret
Tableau 2.10 : Cotation de l’occurrence en ventilant par cause
Or, le client reçoit toutes les anomalies, quelque en soit la cause ! Aussi, il nous semble
primordial de coter les occurrences globalement et non pas par cause.
Plutôt qu’occurrence, certaines littératures utilisent le terme de fréquence d’apparition. A
nos yeux, ce terme n’est pas pertinent car il a une consonance déterministe. Or, si l’AMDEC
est réalisée en phase industrialisation, nous sommes plutôt face à une probabilité. Aussi, le
terme d’occurrence, pouvant aussi bien remplacer le terme « probabilité » pour les analyses
en phase industrialisation que le terme « fréquence » utilisable en phase série, nous semble
plus approprié.
3.3.2. Cotation de la gravité
Coter la gravité, aussi appelée sévérité, consiste à caractériser la puissance de l’impact de la
l’anomalie sur le client. La sévérité est ainsi directement liée à l’effet. A l’animateur de
s’assurer donc que, pour un même effet, on trouve la même note de gravité.
Ainsi, à partir du moment où l’effet de la défaillance est bien caractérisé, la cotation de la
gravité est relativement aisée. C’est pourquoi la cotation de ce critère ne pose
généralement pas de problème méthodologique.
Page 99/226
Chapitre 2
Le référentiel automobile ISO TS 16949 demandant de mettre en lumière les
caractéristiques qui, si elles défaillent, impactent fortement le client (caractéristiques
spéciales), la plupart des constructeurs automobiles définissent le seuil de déclenchement
du caractère spécial de la caractéristique sur la note de gravité. Selon les constructeurs et
leur grille de cotation, ce seuil de déclenchement peut être défini au niveau correspondant
à la panne immobilisante (seuil voisin de 8), ou baissé à la note correspondant à un mauvais
fonctionnement du système (seuil proche de 6).
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
3.3.3. Cotation de la détection
Coter la détection correspond à coter la probabilité de bloquer l’anomalie avant qu’elle
n’aille impacter le client. Aussi, certaines littératures, à l’instar de RENAULT, pour conserver
la note de 1 pour une faible gêne client et 10 pour un fort impact, nomment ce critère
« probabilité de non détection ». Nous n’avons pas d’avis particulier quant au nom donné à
ce critère. Dans tous les cas, celui-ci correspond à l’évaluation de la pertinence des
démarches de détections prévues dans le plan de surveillance pour bloquer l’anomalie.
Etude comparative des grilles de cotation proposées par les constructeurs
automobile
Afin d’objectiver sa notation, le groupe se basera sur des grilles de cotation. Ces grilles ne
peuvent pas être universelles (et donc normalisables) car elles doivent prendre en compte la
situation particulière de chaque entreprise en termes de volumes produits et de fonctions
assurées par le produit. Charge à l’équipe qualité de chaque entreprise de créer les
meilleures grilles correspondant au mieux aux spécificités de son métier.
Bien que de nombreux articles aient été écrits sur le mode de cotation, présentant diverses
grilles de cotation répondant à telle ou telle spécificité sectorielle, nous nous limiterons
dans cet ouvrage à présenter les grilles proposées par les principaux constructeurs
automobile (ces dernières étant à la base de la plupart des grilles utilisées dans le monde
industriel).
3.3.4.
Page 100/226
Chapitre 2
3.3.4.1.
3.3.4.1.1
Cotation de l’occurrence
l’occurrence suivante :
Critère
Probabilité très faible.
Défaut inexistant sur processus analogue
Probabilité faible.
Très peu de défaut sur processus analogue
Probabilité modérée.
Défauts apparus occasionnellement sur des processus analogues
Probabilité élevée.
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Défauts fréquents sur processus analogue.
Probabilité très élevée.
Il est certain que le défaut se produira fréquemment.
1 ou 2
Risque que le défaut se
produise (à titre
indicatif)
1 / 200 000
1 / 100 000
3 ou 4
1 / 20 000
1 / 10 000
5 ou 6
1 / 5 000
1 / 2 000
7 ou 8
1 / 1 000
1 / 500
9 ou 10
1 / 200
> 1 / 100
Note O
Tableau 2.11 : Grille de cotation de l’occurrence proposée par PSA
Comme la majorité des littératures, PSA propose une grille une double lecture : Une lecture
subjective sur la partie gauche de la grille et une lecture objective sur la partie droite.
La grille subjective sera utilisée si le groupe de travail ne dispose pas d’un retour
d’expérience sur un processus analogue ou si ce retour d’expérience n’est pas formalisé.
Dans ce cas, la cotation se fera en fonction du ressenti des membres du groupe de travail,
l’animateur s’efforçant de trouver un consensus entre chacun des participants.
La partie droite de la grille cote l’occurrence en fonction du taux d’anomalies
potentiellement produites. Lorsque l’analyse AMDEC est faite en phase industrialisation,
cette évaluation se fera sur la base du retour d’expériences issu du fonctionnement de
processus semblables. Cependant, les processus n’étant jamais parfaitement identiques, ne
serait-ce parce qu’ils sont mis en œuvre par des personnes différentes, on n’est jamais sûr
que ces taux puissent être reconduits, on parlera ici de probabilité d’apparition de
l’anomalie.
Si l’AMDEC est réalisée en phase production série, la cotation se fera en fonction des taux
d’anomalies réellement fabriqués. On pourra alors parler de fréquence d’apparition.
3.3.4.1.2
Contrairement à la plupart des autres constructeurs automobile, la grille du groupe
RENAULT [Renault, 2000] ne propose qu’un mode de cotation objectivé en fonction du taux
d’anomalie potentiellement produit. Lorsque l’AMDEC est menée en phase industrialisation
sur un processus nouveau, ce taux peut être délicat voire impossible à évaluer. La grille ne
sert ici qu’à donner des points de repère au groupe :
Page 101/226
Chapitre 2
F
Probabilité d'apparition
1
[
2
[ 3 / 100 000
3
[
1 / 10 000 à
3 / 10 000
[
4
[
3 / 10 000 à
1 / 1 000
[
5
[
1 / 1 000 à
3 / 1 000
[
6
[
3 / 1 000 à
1 / 100
[
7
[
1 / 100 à
3 / 100
[
8
[
3 / 100 à
10 / 100
[
9
[
10 / 100 à
30 / 100
[
10
[
30 / 100 à
100%
]
0
à
à
3 / 100 000 [
1 / 10 000 [
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tableau 2.12 : Grille de cotation de l’occurrence proposée par Renault
On pourra noter que cette grille utilise le terme de fréquence d’apparition, terme que nous
n’aimons pas utiliser pour les raisons invoquées au paragraphe 3.3.1 du présent chapitre.
3.3.4.1.3
Dans le recueil FMEA associé au QS 9000 [Chrysler, Ford, GM, 2008], les constructeurs
américains proposent la grille de cotation de l’occurrence suivante :
Likelihood of
Failure
Very High
High
Moderate
Low
Very low
Criterie : Occurrence of Cause - PFMEA
(incidents per Item/Vehicule)
≥ 100 per thousand
≥ 1 in 10
50 per thousand
1 in 20
20 per thousand
1 in 50
10 per thousand
1 in 100
2 per thousand
1 in 500
.5 per thousand
1 in 2,000
.1 per thousand
1 in 10,000
.01 per thousand
1 in 100,000
≤ .01 per thousand
1 in 1,000,000
Failure is eliminated through preventive control
Ranking
10
9
8
7
6
5
4
3
2
1
Tableau 2.13 : Grille de cotation de l’occurrence proposée par le QS 9000 (éd. IV)
Tout comme la grille proposée par PSA, cette grille présente dans sa partie gauche une
cotation subjective et dans sa partie droite une cotation objective en pour-mille.
Si la partie subjective de la grille PSA annonçait clairement que la référence devait être des
processus analogues, on peut noter que le libellé de cette grille reste relativement peu
Page 102/226
Chapitre 2
précis. Le principal avantage de la partie objective de cette grille est que les valeurs qu’elle
propose sont rigoureusement identiques à la grille proposée pour l’AMDEC Produit
permettant au groupe de rester sur les mêmes références de taux, qu’ils réalisent une
AMDEC Produit ou une AMDEC Processus.
En termes de niveaux, cette grille propose un éventail allant de 1 pour 10 pour des taux
allant respectivement de 1 ppm à 10% (contrairement à la grille RENAULT par exemple pour
laquelle pour valeur la plus faible proposée est 3/100000). Cette grille étant la dernière
écrite à ce jour parmi les grilles proposées par notre échantillon de constructeurs
automobile, elle est beaucoup plus compatible avec les exigences qualité d’aujourd’hui en
termes de taux alloués aux fournitures.
Dans sa troisième édition de juillet 2001, le recueil FMEA associé au QS 9000 proposait
également une évaluation de l’occurrence par la mesure de la capabilité du processus au
travers l’indicateur Ppk. D’un point de vue strictement statistique, le Ppk [Pillet, 2005] étant
une extrapolation statistique d’un taux de non-conformes, il nous semble intéressant de
prendre en compte cet indicateur dans l’évaluation de l’occurrence.
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Probability of Failure
Likely Failure Rates
Ppk
Ranking
≥ 100 per thousand pieces
< 0,55
10
50 per thousand pieces
≥ 0,55
9
≥ 0,78
8
≥ 0,86
7
≥ 0,94
6
≥ 1,00
5
≥ 1,10
4
0,5 per thousand pieces
≥ 1,20
3
0,1 per thousand pieces
≥ 1,30
2
≤ 0,01 per thousand pieces
≥ 1,67
1
Very High : Persistent failures
High : Frequent failures
Moderate : Occasional failures
Low : Relatively few failures
Remote : Failure is unlikely
Tableau 2.14 : Grille de cotation de l’occurrence proposée par le QS 9000 (éd. III)
Page 103/226
Chapitre 2
3.3.4.1.4
Dans la procédure FMEA associé au VDA [VDA, 1996], les constructeurs allemands
proposent la grille de cotation de l’occurrence suivante :
Ranking
10
9
8
7
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
6
5
3
2
1
Occurrence likelihood O
Very large
Very frequent occurrence of failure cause
unusable, unsuitable process
Large
Failure reason occurs again and again,
Inaccurate process
Moderate
Occasionally occurring failure cause
less accurate process
Low
occurrence likelihood of failure cause is
low. Accurate process
Very low
Occurrence of failure cause is improbable
Attributed failure
quota in ppm
500.000
100.000
50.000
10.000
5.000
1.000
500
100
50
1
Comme pour les grilles PSA ou QS 9000, cette grille propose une approche subjective et une
approche objective. A nos yeux, les précisions apportées à la partie subjective apportent un
plus par rapport aux simples notions de « faible » « moyen » « forte » proposées par le
QS9000 par exemple. Dans sa partie droite, la grille en taux est également identique à la
grille proposée par le VDA pour l’AMDEC Produit. Ces deux éléments font qu’elle constitue
notre grille constructeur préférée pour le critère occurrence.
3.3.4.1.5
Grille proposée un équipementier automobile
En plus des grilles proposées par les principaux constructeurs automobile, nous présentons
ici une grille proposée par un équipementier automobile (dont nous tairons le nom pour des
raisons de confidentialité) qui propose un mode complémentaire d’évaluation de
l’occurrence.
En effet, outre une cotation subjective et une cotation en taux, cette grille propose une
cotation calendaire en fonction de la cadence. Un tel mode d’évaluation est très facile à
utiliser pour les groupes de travail dont la mémoire est inévitablement beaucoup plus fiable
en valeurs calendaires qu’en taux de non-conformes.
Page 104/226
Chapitre 2
(F) Fréquence
Critère
F
Il n’est pas raisonnable de
prévoir une défaillance /
jamais
1
Légère défaillance en
relation avec le nombre de
produits vendus sur des
projets similaires /
rare
Défaillance occasionnelle
observée sur des projets
similaires / de temps en
temps
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Défaillance habituelle
connue sur des projets
similaires /
souvent
Il est presque certain que la
défaillance va apparaître
dans des proportions
majeures /
tout le temps
Ordre de grandeur du nombre de défauts selon la cadence
Probabilité
d’apparition
1000 p./jour
2000 p./jour
3000 p./jour
5000 p./jour
7000 p./jour
10000 p./jour
1 ppm =
1/1000000
1 défaut tous
les 5 an(s)
1 défaut tous
les 2 an(s)
1 défaut tous
les 2 an(s)
1 défaut tous
les 10 mois
1 défaut tous
les 7 mois
1 défaut tous
les 5 mois
2
10 ppm =
1/100000
1 défaut tous
les 5 mois
1 défaut tous
les 3 mois
1 défaut tous
les 2 mois
1 défaut tous
les 1 mois
1 défaut
toutes les 3
semaines
1 défaut
toutes les 2
semaines
3
100 ppm =
1/10000
1 défaut
toutes les 2
semaines
1défaut tous
les 5 jours
1défaut tous
les 3 jours
1 défaut tous
les 2 jours
1 défaut tous
les 1,5 jours
1 défaut(s)
par jour
4
500 ppm =
1/2000
1 défaut tous
les 2 jours
1 défaut(s)
par jour
1,5 défaut(s)
par jour
2,5 défaut(s)
par jour
1 défaut(s)
par équipe
2 défaut(s)
par équipe
5
1000 ppm =
1/1000
1 défaut(s)
par jour
2 défaut(s)
par jour
1 défaut(s)
par équipe
2 défaut(s)
par équipe
2 défaut(s)
par équipe
3 défaut(s)
par équipe
6
5000 ppm =
1/200
2 défaut(s)
par équipe
3 défaut(s)
par équipe
5 défaut(s)
par équipe
8 défaut(s)
par équipe
12 défaut(s)
par équipe
17 défaut(s)
par équipe
7
10 000 ppm = 3 défaut(s)
1/100
par équipe
7 défaut(s)
par équipe
10 défaut(s)
par équipe
17 défaut(s)
par équipe
23 défaut(s)
par équipe
33 défaut(s)
par équipe
8
50 000 ppm = 15 défaut(s)
1/20
par équipe
30 défaut(s)
par équipe
50 défaut(s)
par équipe
80 défaut(s)
par équipe
100 défaut(s)
par équipe
150 défaut(s)
par équipe
9
100 000 ppm
= 1/10
30 défaut(s)
par équipe
70 défaut(s)
par équipe
100 défaut(s)
par équipe
200 défaut(s)
par équipe
250 défaut(s)
par équipe
350 défaut(s)
par équipe
10
500 000 ppm
= 1/2
200 défaut(s)
par équipe
350 défaut(s)
par équipe
500 défaut(s)
par équipe
850 défaut(s)
par équipe
1200
défaut(s) par
équipe
1700
défaut(s) par
équipe
Tableau 2.16 : Grille de cotation de l’occurrence proposée par un équipementier automobile
3.3.4.2.
3.3.4.2.1
Cotation de la gravité
En termes de gravité (appelée ici « Sévérité »), le groupe PSA propose la grille suivante :
Critère client Final
Effet minime.
Le client ne s'en aperçoit pas
Effet mineur que le client peut déceler, mais ne provoquant qu'une
légère gêne et aucune dégradation notable des performances de
l'ensemble.
Effet avec signe avant coureur qui mécontente le client ou le met
mal à l'aise
Effet sans signe avant coureur (ou avec signe avant coureur sans
solution) qui mécontente le client. Elle l'indispose ou le met mal à
l'aise. On peut noter une dégradation des performances du sous
ensemble. Les frais de réparation sont modérés.
Note S
Critère client Aval
1
Aucune influence sur les opérations de fabrication suivantes ou dans
l'usine cliente
2 ou 3
Effet mineur que le l'opérateur aval ou l'usine cliente peut déceler,
mais ne provoquant qu'une gêne légère sans perturbation de flux
4 ou 5
6 ou 7
Effet avec signe avant coureur qui provoque un grand
mécontentement du client et/ou des frais de réparation élevés en
raison d'un véhicule ou d'un sous ensemble en panne.
8
Effet sans signe avant coureur qui provoque un grand
mécontentement du client et/ou des frais de réparation élevés en
raison d'un véhicule ou d'un sous ensemble en panne.
9
Effet impliquant des problèmes de sécurité ou de non conformité
aux règlements en vigueur
10
Effet avec signe avant coureur qui mécontente l'opérateur aval ou
l'usine cliente. Légère perturbation du flux aval.
Effet sans signe avant coureur qui mécontente l'opérateur aval ou
l'usine cliente. Perturbation modérée du flux. Peut provoquer
quelques rebuts ou retouches sur le produit. Frais de remise en état
du processus modérés
Effet avec signe avant coureur qui provoque un grand
mécontentement de l'opérateur aval ou l'usine cliente. Importante
perturbation du flux. Rebuts ou retouches importants sur le produit.
Frais de remise en état du processus élevés
Effet sans signe avant coureur qui provoque un grand
mécontentement de l'opérateur aval ou l'usine cliente. Importante
perturbation du flux. Rebuts ou retouches importants sur le produit.
Frais de remise en état du processus élevés
Effet impliquant des problèmes de sécurité pour l'opérateur aval ou
l'usine cliente. Arrêt du processus de fabrication.
Tableau 2.17 : Grille de cotation de la gravité proposée par PSA
Page 105/226
Chapitre 2
Cette grille propose une grille double lecture en fonction du client impacté :
- le client final c'est-à-dire l’automobiliste dans son véhicule.
- Le client aval c'est-à-dire l’usine cliente (qui en général, est l’usine du constructeur).
Si chacun de ces deux clients est impacté par l’anomalie, la procédure PSA prévoit de coter
l’impact sur chacun d’entre eux et de ne retenir que la note sur le client le plus impacté.
Même si cette grille ne présente pas de problème méthodologiques majeurs, nous trouvons
les libellés peu précis par rapport à d’autres grilles plus récentes et notamment celle
proposée par le QS 9000.
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
3.3.4.2.2
La grille de gravité proposée par RENAULT [Renault, 2000] en AMDEC Processus est la même
que celle proposée pour l’AMDEC Produit ce qui permet de mettre les notes de gravité en
correspondance. Cette grille présente l’avantage de proposer une cotation non seulement
selon le ressenti du client conducteur du véhicule, mais également en fonction de
l’importance de la fonction perturbée par la défaillance. Une telle approche devrait
permettre aux équipementiers de rang élevés de mieux pouvoir évaluer l’impact des
anomalies dans le cadre d’une ingénierie système correctement menée.
Cependant, la grille ne propose pas de cotation en fonction de l’impact sur les opérations
avals du flux, ce qui à nos yeux constitue un manque évident.
Ci-après la grille proposée par Renault :
G
1
2-3
4-5
6-7
8
9
10
Conséquences pour l'automobiliste
Fonction de service perturbée
Le client n'est pas en mesure de déceler cette défaillance
n'entraîne pas d'effet perceptible sur les performances du
potentielle
La défaillance potentielle constitue une gêne légère pour
entraîne pas de dégradations notables des performances du
le client
La fonction de service perturbée, avec signes avant coureur,
La défaillance potentielle indispose le client ou le met mal
entraîne une faible dégradation des performances du véhicule
à l'aise
ou des ses équipements
La fonction de service perturbée, sans signes avant coureur,
La défaillance potentielle mécontente le client. Les frais
entraîne une dégradation notable des performances du
de réparation sont modérés
véhicule ou des ses équipements
La fonction de service perturbée, avec ou sans signes avant
mécontentement du client. Les frais de réparation sont coureur, entraîne la perte d'une fonction non immobilisante
pour le véhicule
élevés.
La fonction perturbée entraîne une panne immobilisante
mécontentement du client : véhicule immobilisé
pour le véhicule
La fonction perturbée entraîne une défaillance potentielle relative à la sécurité ou au non respect de la
réglementation en vigueur
Tableau 2.18 : Grille de cotation de la sévérité proposée par Renault
3.3.4.2.3
A notre avis, la grille de cotation de la sévérité (terme utilisé ici à la place de gravité)
proposée par le recueil FMEA associé au QS 9000 [Chrysler, Ford, GM, 2008] est la grille
constructeur la plus aboutie. En effet, on retrouve dans cette grille la somme des points
positifs présents dans les grilles des principaux constructeurs. Ainsi, comme dans la grille
PSA, cette grille propose une double cotation en fonction du client le plus impacté (client
utilisateur ou client fabricant). Et de même que dans la grille RENAULT, la partie impact
client utilisateur est évaluée en fonction du ressenti sensoriel par le client conducteur du
Page 106/226
Chapitre 2
véhicule (ce point, déjà décrit dans l’AMDEC Produit, présente l’avantage de prendre en
compte la variabilité des niveaux de ressenti client pour les défauts sensoriels comme les
bruyances ou les défauts visuels), mais également en fonction de l’importance de la fonction
perturbée par la défaillance. Tout comme chez RENAULT, cette partie impact client est la
même que la grille de gravité de l’AMDEC Produit ce qui permet de garder une cohérence
en termes de cotation entre ces deux AMDEC.
Côté impact sur le client fabricant, il nous semble que cette grille est plus précise que la
grille PSA car elle prend en compte non seulement l’impact sur le flux généré par la quantité
d’anomalies produites (100% d’anomalies, une portion seulement de la production
impactée) mais également l’action curative à mener sur ces anomalies (rebut ou retouche)
et la position de l’endroit où seront réparées lesdites anomalies (au poste, sur ligne, hors
ligne, etc.)
La grille de sévérité proposée par les constructeurs américains est la suivante :
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Effect
Failure to meet
Safety and/or
Regulatory
Requirements
Criteria:
Severity of Effect on Product
(Customer Effect)
Rank
Effect
Potential failure mode affects safe vehicle operation and/or
involves noncompliance with government regulation without
warning.
10
Potential failure mode affects safe vehicle operation and/or
involves noncompliance with government regulation with
warning.
9
Failure to meet
Safety and/or
Regulatory
Requirements
Annoyance
No effect
May endanger operator (machine or assembly), without
warning
May endanger operator (machine or assembly), with
warning
8
Major
disruption
100% of product may have to be scrapped. Line shutdown
or stop ship.
reduced level of performance).
7
Significant
disruption
A portion of the production run may have to be scrapped.
Daviation from primary process including decreased line
speed or added manpower.
Loss of secondary function (vehicle operable, but
Comfort/Convenience functions inoperable)
6
Degradation of secondary function (vehicle operable, but
Comfort/Convenience operable at reduced level of performance).
5
Appearance or Audible Noise. Vehicle operable, item does not
conform and noticed by most customers (> 75%).
4
conform and noticed by many customers (50%).
3
conform and noticed by discriminating customers (<25%).
2
Minor
disruption
Slight inconvenience to process operation, or operator
1
No effect
Loss of primary function (vehicle inoperable, does not affect safe
Loss or
vehicle operation).
Degradation of
Degradation of primary function (vehicle operable, but at
Primary Function
Loss or
Degradation of
Secondary
Function
Criteria:
Severity of Effect on Process
(Manufacturing / Assembly Effect)
Moderate
disruption
Moderate
disruption
100% of production run may have to be reworked off line
and accepted.
A portion of production run may have to be reworked off
line and accepted.
100% of production run may have to be reworked in station
before it is processed.
A portion of production run may have to be reworked in
station before it is processed.
Tableau 2.19 : Grille de cotation de la sévérité proposée par le QS 9000
3.3.4.2.4
La grille proposée par les constructeurs allemands au travers du VDA [VDA, 1996], est quand
à notre avis la moins bonne des grilles constructeurs car, bien qu’elle soit identique à celle
de l’AMDEC Produit, elle ne propose qu’un impact sur les fonctions du système et encore,
avec un libellé un peu trop simpliste à nos yeux, et peu de niveaux possibles. Ce faible
nombre de niveaux possibles, pouvant être considéré comme un avantage a priori, se révèle
en fait être délicat à utiliser pour les groupes de travail car ceux-ci ne savent pas forcement
sur quels critères différentier les notes correspondant au même libellé.
Page 107/226
Chapitre 2
La grille de sévérité proposée par la procédure FMEA associée au VDA est la suivante :
Severity S
Ranking
Very large
10
9
Safety risk, non-compliance with statuary
provisions, Conked-out vehicle
Large
8
7
Operability of vehicle considerably
impaired. Immediate inspection at
garage is urgently required. Restriction
functioning of important subsystems
Moderate
6
5
4
Operability of vehicle impaired
Immediate inspection at garage
is not urgently required. Restriction
functioning of important comfort and
convenience systems
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Low
3
2
1
Minor restriction of operability of the
vehicle. Clearing at the next scheduled
inspection in garage. Minor restrictions
of comfort and conveniences systems
Very low
Very minor restrictions of operability,
discernible only by the skilled personnel
3.3.4.3.
3.3.4.3.1
Cotation de la détection
Dans sa procédure interne [PSA, 1999], le groupe PSA propose la grille de cotation de la
détection suivante :
Critère
Très faible probabilité de ne pas détecter la cause du défaut ou de le
laisser passer avant que le produit ne quitte l'opération concernée.
Surveillance automatique et permanente des paramètres processus et à
100% des caractéristiques produit (SAE).
Faible probabilité de ne pas détecter la cause du défaut ou de le laisser
passer avant que le produit ne quitte l'opération concernée.
Ex : Le défaut est évident. Quelques défauts échapperont à la détection
(contrôle unitaire par l'opérateur).
Probabilité modérée de ne pas détecter la cause du défaut ou de le
Ex : Contrôle manuel / visuel difficile.
Probabilité élevée de ne pas détecter la cause du défaut ou de le laisser
passer avant que le produit ne quitte l'opération concernée.
Ex : Le contrôle est subjectif
Probabilité très élevée de ne pas détecter la cause du défaut ou de le
Ex : Le point n'est pas contrôlé ou contrôlable. Le défaut et ses causes
ne sont pas décelables.
Note D
Risque de laisser passer
un produit défectueux
(exemple)
1 / 200 000
1 ou 2
1 / 100 000
3 ou 4
1 / 20 000
1 / 10 000
5 ou 6
1 / 5 000
1 / 2 000
7 ou 8
1 / 1 000
1 / 500
9 ou 10
1 / 200
> 1 / 100
Tableau 2.21 : Grille de cotation de la détection proposée par PSA
Page 108/226
Chapitre 2
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Côté droit, cette grille propose une cotation en fonction du taux de fuite des démarches de
détections prévues dans le plan de surveillance. Cette approche, séduisante a priori, n’est
dans la réalité jamais applicable car il est très délicat pour un fabricant de connaître le taux
de fuite de ses opérations de contrôle. En effet, une évaluation de ce taux de fuite par
mesure directe est souvent impossible car généralement seul le client peut percevoir que le
contrôle a mal été fait, et une évaluation sur site par plan d’expériences est toujours biaisée
par le seul fait que les contrôleurs voient qu’ils sont « surveillés » et font plus attention.
Côté gauche, la grille PSA propose une approche subjective en « très faible probabilité »,
« faible probabilité », « probabilité modérée », etc. que la grille illustre par des exemples
comme « contrôle manuel / visuel difficile ». Cependant, hormis pour la valeur 1 où
l’exemple est « contrôle automatique à 100% », les exemples proposés sont toujours
orientés contrôle humain. Aussi, le groupe n’aura par exemple aucun moyen de coter
judicieusement la différence entre un contrôle automatique à 100% d’une teinte de
peinture par caméra bruitée par des effets de lumière générant des taux de fuite (pourtant
théoriquement coté 1 car contrôle à 100% automatique », d’un contrôle visuel de présence
d’une pièce qui se verrait comme le nez au milieu de la figure et que le contrôleur ne pourra
pas rater (et pourtant coté 3 dans cette grille).
3.3.4.3.2
De son coté, la grille ci-après proposée par RENAULT ne propose qu’une cotation en taux de
fuite. Comme nous l’avons dit pour la grille PSA, une telle approche est quasi impossible à
réaliser objectivement ce qui rend, à nos yeux, cette grille inutilisable :
D
Probabilité d'atteindre le client
1
[
0
à
1%
[
2
[
1%
à
4%
[
3
[
4%
à
9%
[
4
[
9%
à
16%
[
5
[
16%
à
25%
[
6
[
25%
à
36%
[
7
[
36%
à
49%
[
8
[
49%
à
64%
[
9
[
64%
à
81%
[
10
[
81%
à
100%
]
Tableau 2.22 : Grille de cotation de la détection proposée par Renault
Page 109/226
Chapitre 2
3.3.4.3.3
Comme pour les grilles d’occurrence et de gravité, la grille de détection proposée par le
recueil FMEA du QS 9000 nous semble la grille la plus aboutie à ce jour.
Opportunity
for Detection
No detection
opportunity
Not likely to detect
at any stage
Problem Detection
Post Processing
Rank
Likelihood
of Detection
No current process control; cannot detect or is not analyzed.
10
Almost
impossible
Failure Mode and/or Error (Cause) is not easily detected (e.g.,
random audits).
9
Very Remote
Failure Mode detection post-processing by operator trough
visual/tactile/audible means.
8
Remote
7
Very Low
6
Low
5
Moderate
4
Moderately High
3
High
Criteria:
Likelihood of Detection by Process Control
Failure Mode detection in-station by operator trough
Problem Detection at visual/tactile/audible means or post- processing through use of
attribute gauging (go/no-go, manual torque check/clicker
Source
wrench, etc.)
Failure Mode detection post-processing by operator trough
Problem Detection use of variable gauging or in-station by operator through use
Post Processing of attribute gauging (go/no-go, manual torque check/clicker
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
wrench, etc.)
Failure Mode or error (Cause) detection in-station by operator
through use of variable gauging or by automated controls inProblem Detection at
station that will detect discrepant part and notify operator
Source
(light, buzzer, etc.). Gauging performed on setup and firstpiece check (for set-up causes only).
Failure mode detection post-processing by automated controls
Problem Detection
that will detect discrepant part and lock part to prevent further
Post Processing processing.
Failure mode detection in-station by automated controls that
Problem Detection at
will detect discrepant part and automatically lock part in
Source
station to prevent further processing.
Error Detection
and/or Problem
prevention
Error (Cause) detection in-station by automated controls that
will detect error and prevent discrepant part from being made.
2
Very High
Detection not
applicable, Error
Prevention
Error (Cause) prevention as a result of fixture design, machine
design or part design. Discrepant parts cannot be made
because item has been error-proofed by process / product
design.
1
Almost Certain
Tableau 2.23 : Grille de cotation de la détection proposée par le QS 9000
Dans la colonne de gauche, cette grille propose de coter la détection en fonction de
l’endroit où est bloquée l’anomalie (Détection à l’opération génératrice de l’anomalie ou
détection aux opérations suivantes) ; une telle approche permettant de privilégier une
détection de l’anomalie au plus près de son lieu de production afin d’éviter de mettre de la
valeur ajoutée sur une pièce non-conforme.
Au centre, la grille propose une cotation en fonction du mode de détection mis en œuvre
(contrôle sensoriel, contrôle à l’attribut – systèmes passe / passe-pas, contrôle à la mesure,
contrôle automatique, etc…) où contrairement à la grille PSA, les exemples de méthodes
proposées sont beaucoup plus proches des techniques actuelles.
Dans sa partie droite, on retrouve une approche purement subjective en « faible »,
« moyen », « fort », toujours nécessaire lorsque le retour d’expérience du groupe quant à la
technique de détection mise en œuvre est trop faible.
Page 110/226
Chapitre 2
3.3.4.3.4
La grille proposée par le recueil FMEA associé au VDA [VDA, 1996] a une approche très
semblable à la grille proposée par PSA. En effet, tout comme avec la grille PSA, la Détection
peut être cotée de façon subjective (colonne de gauche) ou en fonction du taux de fuite des
démarches de détection prévues. Remarquons que pour la colonne de droite, l’échelle des
probabilités est très resserrée. Nous avons déjà évoqué à l’analyse des grilles PSA ou
RENAULT la très grande difficulté à évaluer ce taux de fuite de façon objective ; mais avec
une si faible différence entre les niveaux proposés, une cotation réellement discriminante
nous semble véritablement impossible !
Ranking
Detection likelihood D
Certainty of detection
method
Very low
10
9
improbable, the failure causes will or can not
be detected.
90%
Low
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
8
7
less probable. Failure cause will
probably not be detected. Uncertain
examinations.
98%
Moderate
6
5
4
99,7%
probable. Examinations are relatively
certain.
Large
3
2
1
very probable. Examinations are certain,
e.g. by several tests independent from
each other.
Very low
Occurrence failure cause will certainly
be detected
99,9%
99,9%
Tableau 2.24 : Grille de cotation de la détection proposée par le VDA
3.3.4.4. Tableau de comparaison synthétique
Comme chacun sait, il n’existe pas de grilles idéales, applicables quelque soit le secteur
d’activité ou le produit fabriqué, chaque entreprise devant construire les grilles
correspondant le mieux à son activité. Cependant, il nous semble que qu’un certain nombre
d’avantage ou d’inconvénients génériques ressortent de l’analyse des grilles ci-dessus. Nous
les avons résumés dans le tableau ci-après, les points notés en rouge correspondant à notre
avis aux modes de cotation les plus aisés à utiliser pour les entreprises, quelqu’en soit
l’activité :
Page 111/226
Chapitre 2
Source
Occurrence
Avantage
Gravité
Détection
subjective ou cotation objective en taux
- Prise en compte du client utilisateur et du
client constructeur
- Double niveau de cotation : Cotation objective
en taux de fuite ou cotation subjective
- Pas de cotation en calendaire ou en
- Impact sur le client et/ou sur le flux parfois - Taux de fuite impossible à évaluer en
délicat à évaluer pour l'industrialisateur
pourcentage
PSA
Inconvénient capabilité
Avantage
/
RENAULT
Inconvénient - Cotation en taux seul
Avantage
QS 9000
objective en K‰ ou cotation subjective
- Taux identiques en AMDEC Produit et
en AMDEC Processus
- Taux compatibles avec les exigences
qualité d'aujourd'hui
- Double niveau de cotation : impact sur la
fonction étudié ou impact sur l'automobiliste
- Grille identique à celle de l'AMDEC Produit
/
- Pas de cotation en fonction de l'impact des
anomalies sur les opérations aval du
processus
- Cotation sur le seul critère taux de fuite,
impossible à évaluer
- Prise en compte du client utilisateur et du
client constructeur
- Grille impact utilisateur identique à celle
de l'AMDEC Produit
- Prise en compte de la variabilité des
niveaux de ressenti client pour les défauts
sensoriels
- Triple niveau de cotation :
* Cotation en fonction de la position du
contrôle dans le flux (à l'opération, plus loin
dans le flux)
* Cotation en fonction du mode de
détection mis en œuvre (automatique, visuel,
à la mesure, à l'attribut, etc.)
* Cotation subjective en "faible proba",
"proba moyenne", "forte proba"
/
/
- Grille identique à celle de l'AMDEC Produit
- Double niveau de cotation : Cotation objective
en taux de fuite ou cotation subjective
- Pas de cotation en fonction de l'impact des
anomalies sur les opérations aval du
processus
- Libellé peu précis
- Taux de fuite impossible à évaluer en
pourcentage
- Echelle des taux de fuite trop resserrée pour
être discriminante
- Libellé grille subjective peu précis
Inconvénient - Pas de cotation en calendaire ou en
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Avantage
VDA
capabilité
subjective ou cotation objective
- Taux identiques en AMDEC Produit et en
AMDEC Processus
- Pas de cotation en calendaire ou en
Inconvénient capabilité
Tableau 2.25 : Avantages et inconvénients des principales grilles constructeurs automobile
3.3.5. Nos propositions en termes de grilles de cotation d’AMDEC Processus
Le tableau comparatif ci-dessus montre que globalement, nous pensons que les grilles
actuellement proposées par le recueil FMEA associées au QS 9000 ne sont pas loin de
pouvoir être considérée comme les « grilles idéales ». Cependant, il nous semble que
certains critères peuvent être plus précis pour être encore plus facilement utilisable. Aussi,
nous proposons ci-après les quelques grilles que nous utilisons actuellement, fruit d’une
vingtaine d’années d’expérimentations dans diverses entreprises de divers secteurs
industriels.
Aux cotations subjectives en « faible » « moyen » « fort », et en taux de fuite proposées par
le QS 9000, nous pensons qu’il serait utile à l’industrialisateur d’ajouter une évaluation de
l’occurrence selon l’indicateur de capabilité Ppk, ainsi qu’une évaluation calendaire en « 1
fais par mois », « 1 fais par an », etc.
Page 112/226
Chapitre 2
Critère
Occurrence
Note
Fréquent
10
Occasionnel
7
- Anomalie apparue rarement sur un produit similaire (1 anomalie/mois)
- Capabilité processus : Ppk > 1,33
- Risque de générer 1 produit défectueux sur 10 000 produits fabriqués (100 ppm)
Rare
4
- Anomalie quasiment jamais apparue sur un produit similaire (1 anomalie/an)
- Capabilité processus : Ppk > 1,66
- Risque de générer 1 produit défectueux sur 1 000 000 produits fabriqués (1 ppm)
Pratiquement
inexistant
10
- Anomalie apparue fréquemment sur un produit similaire (1 anomalie/jour)
- Capabilité processus : Ppk < 0,66
- Risque de générer 1 produit défectueux sur 100 produits fabriqués (1%)
- Anomalie apparue occasionnellement sur un produit similaire (1 anomalie/semaine)
- Capabilité processus : Ppk ≈ 1
- Risque de générer 1 produit défectueux sur 1000 produits fabriqués (1K‰)
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tableau 2.26 : notre proposition de grille de cotation de l’occurrence
En effet, l’indicateur de capabilité de type Ppk [Pillet, 2005] reflète l’aptitude du processus
de fabrication à produire la caractéristique considérée dans les tolérances. Il est calculé par
la formule suivante :
Ts − m m − Ti
Ppk = min(Ppu; Ppl) = min(
;
)
3σ
3σ
Avec :
- Ts : Tolérance supérieure
- Ti : Tolérance inférieure
- m : moyenne de la distribution
- σ : écart-type de la distribution
D’un point de vue théorique, on peut directement déduire de cet indicateur le taux de non
conformes que le processus devrait produire s’il fabriquait des milliers de pièces. Ce taux
peut être évalué par les formules :
taux NC supérieurs = 1 − F(3Ppu) et taux NC inférieurs = 1 − F(3Ppl)
Avec F fonction de répartition de la loi normale centrée réduite.
Ainsi, les indicateurs de capabilité étant directement reliés au taux de non-conformes
théoriquement produits, ils traduisent également la notion d’occurrence et sont donc
intégrés dans notre grille.
Quant à la cotation par une approche calendaire, la mémoire humaine étant a priori plus à
même de retenir des dates que des taux de non-conformes, elle est intégrée également à
notre grille.
Par contre, nous n’avons pas retenu l’approche calendaire en fonction de la cadence comme
le propose notre équipementier automobile ; cette notion, certes intéressante, présentant
l’inconvénient d’alourdir énormément la grille.
Page 113/226
Chapitre 2
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
3.3.5.2. Cotation de la gravité
Même si notre préférence va pour la grille proposée par le QS 9000, on remarque que les
grilles de gravité classiques, proposées par les principaux constructeurs automobile, ne
présentant que peu d’écarts méthodologiques les unes par rapport aux autres, sans
comporter de griefs rédhibitoires à nos yeux. Aussi, nous avons envisagé un autre axe de
cotation qu’est le coût de la remise en conformité de l’anomalie potentiellement générée:
Gravité
Note
Coût de traitement de l'anomalie pouvant mettre en péril la santé
de l'entreprise ( t€ ≥ C)
10
Coût de traitement de l'anomalie pouvant impacter le résultat
annuel de l'entreprise ( z€ < C ≤ t€)
7
Coût de traitement de l'anomalie supérieur au coût moyen de non
qualité ( y€ < C ≤ z€)
5
Coût de traitement de l'anomalie dans la moyenne des coûts de
non qualité ( x€ < C ≤ y€)
3
Coût de traitement de l'anomalie négligeable (C ≤ x€)
1
Tableau 2.27 : notre proposition de grille de cotation de la gravité
Cependant, évaluer le coût réel d’une anomalie n’est généralement pas très simple à
appréhender par la plupart des groupes de travail. Même si la norme relative à l’évaluation
des défauts de contribution référencée FDX 50 180 [AFNOR, 1999] donne des éléments pour
chiffrer les coûts de non-qualité, ce chiffrage reste toujours très délicat pour sa partie dite
« coût visible » comme le coût de la perte matière ou le cout main d’œuvre ; et
complètement impossible pour sa partie « coûts cachés » comme les coûts de perte d’image
suite à réclamation client.
De plus, une telle approche biaise quelque peu la définition de la gravité qui est la puissance
de l’impact de la défaillance sur le client (utilisateur) et non sur le producteur. Cette
remarque nous contraint à suggérer de ne pas utiliser de grilles selon cette approche en
AMDEC Processus.
Coté cotation, nous pensons que même si la grille proposée par le QS 9000 (la meilleure
grille actuelle à nos yeux) propose tous les concepts nécessaire à la cotation, tous ne sont
pas forcement libellés de la manière la plus explicite pour l’industrialisateur, ni forcement
utiles pour chaque entreprise. Aussi, nous proposons deux grilles, une première en fonction
de l’endroit où est détectée l’anomalie dans le processus, une seconde en fonction du type
de démarche de détection mise en œuvre.
Page 114/226
Chapitre 2
Positionnement de la détection
Note
Détection à coup sûr à l'opération
génératrice du défaut
1
Détection à coup sûr à l'opération suivant
l'opération génératrice du défaut
3
Détection à coup sûr en interne
6
Détection à coup sûr au contrôle final
8
Pas de détection
10
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tableau 2.28 : Proposition N°1 : Cotation de la détection en fonction de la position du
contrôle
Mode de détection
Note
Pas de détection
10
Contrôle diffus
(si on tombe dessus)
9
Contrôle visuel par échantillonnage
8
Contrôle à la mesure par échantillonnage
7
Contrôle au gabarit par échantillonnage
6
Contrôle visuel à 100%
5
Contrôle visuel double à 100%
(par 2 opérateurs des suite)
4
Contrôle à la mesure à 100%
3
Contrôle au gabarit à 100%
2
Contrôle automatique à 100%
(avec évacuation automatique)
1
Tableau 2.29 : Proposition N°2 : Cotation de la détection en fonction du type de contrôle mis
en œuvre
Page 115/226
Chapitre 2
3.3.6. Approche originale de cotation de l’AMDEC Processus : la cotation ppm
En 2002, nous avions publié un article dans la revue Qualité Référence où nous proposions
de coter les AMDEC Moyens de production non plus en criticité, produit des notes
d’occurrence, de gravité et de détection, mais directement en heure afin de s’affranchir de
l’utilisation de grilles de cotation. Une approche similaire peut être également utilisée pour
coter les AMDEC Processus, nous l’avons appelée la « cotation ppm ».
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Définissons l’occurrence comme étant la probabilité de défaillance du processus ramenée à
la pièce fabriquée. Cette occurrence sera directement évaluée en probabilité dans passer
par une grille de cotation. Ainsi par exemple :
Occurrence
Note
1 défaillance process / pièce fabriquée
1
1 défaillance process / 100 pièces fabriquées
0,01
1 défaillance process / 1000 pièces fabriquées
0,001
1 défaillance process / 1 000 000 pièces fabriquées
10-6
Tableau 2.30 : Cotation ppm : grille d’occurrence
Définissons la gravité comme étant le nombre de non-conformes générés par ladite
défaillance du processus. Ainsi par exemple :
Gravité
Note
1 non-conforme généré
1
2 non-conformes générés
2
15 non-conformes générés
15
Tableau 2.31 : Cotation ppm : grille de gravité
Ce nombre de non-conforme peut être évalué au pire cas ou au « maximum de
vraisemblance ».
Prenons l’exemple d’un processus qui produit 600 pièces à l’heure avec un contrôle toutes
les 10 minutes. Au pire, on peut imaginer que la défaillance du processus est arrivée au
moment de la production de la première pièce après un contrôle et que le processus a
fabriqué des non-conformes jusqu’à ce que l’opérateur s’en rende compte c'est-à-dire au
premier contrôle suivant. Ici, le nombre de non-conformes produits au pire cas sera donc de
100.
Page 116/226
Chapitre 2
Cependant, il serait surprenant que toutes les défaillances du processus surviennent
simultanément et au moment de la production de la première pièce suivant un contrôle.
Ces défaillances pouvant a priori survenir à n’importe quel moment entre les deux
contrôles, on peut dire qu’en moyenne, le nombre de non-conformes produits sera égal au
nombre de pièces produites entre ces deux contrôles divisé par 2. Ainsi dans notre cas, la
note de gravité évaluée au maximum de vraisemblance sera de 50.
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Définissons la détection comme étant la probabilité de ne pas détecter la défaillance du
processus ou la non-conformité produit avant livraison du produit au client. Ainsi par
exemple :
Détection
Note
Pas de détection avant livraison client
1
1 chance sur 2 de ne pas détecter le non-conforme avant
livraison client
livraison client
Tableau 2.32 : Cotation ppm : grille de détection
0,5
0,25
La criticité étant le produit de ces 3 critères, l’équation de dimension nous montre que la
criticité est exprimée en proportion de non-conformes livrés ramenée à la pièce produite
(C = proba/pièce produite * non-conformes * proba).
Ainsi, si le fournisseur s’est engagé contractuellement à ne pas dépasser un taux de non
conformes donné, la somme des criticités de chacune des lignes de l’AMDEC ne doit pas
dépasser ce taux (ΣC ≤ objectif taux de NC).
Dans le cas contraire, l’industrialisateur devra lancer des actions correctives pour réduire ce
taux en suivant l’approche de Pareto, c'est-à-dire en s’attaquant en priorité aux anomalies
présentant le produit O*G*D le plus élevé.
Par cette approche, on pourra également évaluer le nombre de rebuts, le taux de nonconformes fabriqués étant la somme des produits « occurrence * gravité ».
Le mode de cotation proposé ci-dessus présente donc les intérêts suivant :
- Il permet d’évaluer les criticités tout en s’affranchissant de la définition de grilles de
cotation, toujours délicates à établir et parfois à utiliser.
- Il permet d’objectiver le seuil de déclenchement des actions correctives en le plaçant
au niveau de l’engagement qualité du fabricant.
A l’inverse, notre méthode présente l’inconvénient qu’une anomalie aura toujours le même
poids, qu’elle entraine une légère gêne client ou le décès de celui-ci.
Page 117/226
Chapitre 2
En choisissant une grille de cotation classique, le groupe de travail a coté notre AMDEC
Processus de la façon suivante :
Produit : Rasoir
Pilote : Nicolas S.
Date : 1/05/09
PROCESSUS
PRODUIT
(libellé)
1
2
1
CLIENT
2
3
4
Montage impossible
en OP 10
Montage impossible
en OP 10
Attente production
CC
Oxydation des lames
5
Causes de
l'anomalie
mises en œuvre
Plan de
surveillance
6
Choc avec
transpalette
7
8
Erreur cariste
longue
Environnement
humide
10
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
20
Montage des lames
30
Collage lubrifiant
40
Soudage tête sur
manche
43
Mise en carton
44
Mise en stock des
cartons
45
Stockage cartons
produits finis
Oubli d'une lame
NOTES
PROCESSUS
CS
Anomalie (libellé)
Transfert mauvaise
production
référence lames
Retour client
Lames trop sorties
CC
l'utilisation
lames
l'emploi
CS
Risque de coupure à CC
contre-lames
l'utilisation
lubrifiant
1
4
10
40
8
4
6
192
défini à 12h
Contrôle aspect en
10 à 100%
Formation monteur
Rien
Contrôle lames en
41
Contrôle lames en
41
Contrôle lames en
41
Contrôle aspect en
42
1
4
1
4
1
4
1
4
8
6
4
192
8
10
1
80
8
4
1
32
6
8
4
192
Rien
Contrôle lames en
41
6
10
4
240
Rien
Contrôle aspect en
42
6
3
7
126
Prise de jeu =>
Inconfort de rasage
US
US 1fois / mois
42
carton
endroit
Client floué
Erreur robot
Rien
Rien
Recherche cartons
dans stock
Erreur cariste
Feuille de stock
Audit "5S"
Cartons invendables
=> Retour usine
Durée de stockage
trop longue
Stockage conditions
humides
Gerbage trop
nombreux
stockage maxi et
nombre de cartons
gerbés maxi
Rien
Pression de
soudure trop forte
12
10 11
Rien
Maintenance gabarit
pose 1fois / mois
Maintenance gabarit
pose 1fois / mois
Erreur opérateur
C action
9
Autocontrôle
bordereau
Gabarit pose
déréglé
Gabarit pose
déréglé
Profondeur
boutrollage trop
faible
US 1fois / mois
42
N° Responsable
O G D
Erreur monteur
Mauvais réglage
robot
prévu / existant
tête / manche
Page :
Opérations
(N°)
Indice : A
2
4
7
56
3
3
7
63
1
7
10
70
3
3
8
72
1
4
10
40
1
4
10
40
1
4
10
40
13
RESULTATS
espérés
Mesure envisagée
Délai
Qui ?
Fait quoi ?
Pour quand ?
O' G D' C'
14
15
16
17 18 19 20
Tableau 2.33 : Cotation de l’AMDEC Processus de la fabrication du rasoir
Certaines anomalies présentant un niveau de risque (criticité) relativement élevé, il va être
nécessaire de prévoir des actions correctives afin de tenter de réduire ces risques.
3.4. AMDEC Processus : Partie actions correctives
La dernière phase de l’AMDEC consiste à imaginer puis à mettre en œuvre des actions
correctives pour réduire les criticités des anomalies les plus élevées.
Deux approches s’affrontent pour définir le déclenchement des actions correctives :
- La notion d’amélioration continue, notamment préconisée par le recueil FMEA
associé au QS 9000 [Chrysler, Ford, GM, 2008]. Ici, on ne définit pas de
déclenchement mais on s’attaque aux anomalies les unes après les autres en
commençant par celle qui présente la criticité la plus élevée, puis pour celle d’après,
et ainsi de suite,…) :
- La définition d’un seuil de criticité comme proposé par PSA qui définit sa criticité
limite à 36 ou par Renault pour lequel ce seuil dépend de la note de gravité : pour les
gravités inférieures ou égales à 7, Renault propose un seuil de déclenchement des
actions correctives à 100 ; pour les gravités de 8 et 9, le seuil passe à 50 ; et pour les
gravités de 10, le seuil vaut 10. Une telle modulation du seuil de déclenchement des
actions correctives est à notre avis très pertinente même si la dernière valeur nous
semble exagérée. En effet, mettre un seuil de criticité à 10 pour les gravités de 10
veut dire que pour les anomalies pouvant avoir des répercussions sécuritaires, les
valeurs d’occurrence et de détection doivent être à 1, ce qui peut être très délicat à
obtenir !
Page 118/226
Chapitre 2
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
De notre côté, nous préférons utiliser l’approche avec seuil de déclenchement sans
toutefois définir la valeur du seuil de criticité de façon dogmatique, mais en positionnant ce
seuil à la cassure du Pareto des criticités.
Les Pareto des criticités présentant généralement 3 familles : les très critiques, les
moyennement critiques et les faiblement critiques, nous proposons d’adopter l’approche
très pragmatique suivante :
- Action corrective obligatoire : pour les criticités les plus élevées (généralement au
dessus de 100).
- Action corrective à mettre en œuvre si elle n’est pas chère : pour les criticités
moyennes (entre 50 et 100 par exemple)
- Pas d’actions correctives : pour les criticités les plus basses (voire remonter ces
niveaux de criticités que l’on pourrait qualifier en « sur-qualité » en baissant sa garde
notamment au niveau des détections. Ce dernier point sera développé dans le
chapitre 4 « vers une maîtrise de risque efficiente en industrialisation »).
Pour réduire un niveau de criticité, le groupe de travail doit donc trouver une action
corrective qui réduira l’occurrence, la gravité ou la détection, et ce de manière unique ou de
façon combinée. Ainsi,
- Réduire l’occurrence consiste à reprendre la conception du processus en remplaçant
par exemple des opérations manuelles par des opérations automatiques, en mettant
en place des maintenances préventives, en maîtrisant les conditions climatiques dans
l’atelier (température régulée, etc…).
- Réduire la gravité consisterait à réduire l’impact de l’anomalie sur le client. Or, la
fonctionnalité de la pièce étant définie, à chaque fois qu’aura lieu l’anomalie, le
client sera impacté de façon identique. Ainsi, en première approche, on peut
affirmer qu’il est impossible de modifier la gravité d’une anomalie.
- Pour réduire la note de détection, le groupe de travail devra soit :
∗ Augmenter les fréquences d’échantillonnage.
∗ Changer de processus de contrôle pour réduire son taux de fuite.
D’un point de vue qualité client, peu importe si le groupe décide de réduire prioritairement
le critère d’occurrence ou de détection, cependant, en termes de coûts, il est évident que le
groupe de travail devra, tant que faire ce peu, tenter de réduire les occurrences afin de
limiter le nombre de rebuts fabriqués.
L’action corrective envisagée sera renseignée dans la colonne 15 de notre formalisme, le
responsable de ladite action ainsi que le délai alloué seront mentionnés respectivement
dans les colonnes 14 et 16.
De façon générale, les actions correctives « miracle », n’existent que très rarement, les
industrialisateurs ayant en général, déjà intégré les solutions les plus simples dans leur
conception. Les participants à l’analyse n’étant pas tous industrialisateurs et donc pas
toujours les plus à même de trouver les actions correctives idoines, nous conseillons de ne
pas rechercher les actions correctives en séance AMDEC mais de retourner le résultat de
l’analyse quantitative au demandeur de l’AMDEC (défini comme étant le pilote du groupe)
Page 119/226
Chapitre 2
qui lui, pourra reconstituer un groupe de travail le plus adapté pour traiter telle ou telle
anomalie.
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Après avoir envisagé une action corrective, Il est important que le groupe AMDEC en analyse
les répercussions en termes de les risques (il serait dommage que la solution corrective
apportée comporte plus de risques que la solution initiale). Les résultats espérés de l’action
corrective seront donc réévalués en termes de nouvelle occurrence « O’ », de nouvelle
gravité « G’ » (qui sera toujours, hors exception, égal au G initial) et de nouvelle détection
« D’ » dans les colonnes 17 à 19, la nouvelle criticité se trouvant calculée dans la colonne 20.
Cette nouvelle criticité étant une criticité espérée, elle sera évaluée dès la formalisation sur
le papier de l’action corrective pour en évaluer la pertinence. Il s’agit donc là d’une criticité
espérée, évaluée avant la mise en œuvre de ladite action, qui devra être validée dans les
faits (et donc réévaluée) une fois l’action corrective effectivement mise en œuvre.
Certaines littératures, à l’instar de PSA [PSA, 1999], proposent un autre formalisme appelé
suivi des actions correctives, pour renseigner la criticité des défaillances une fois l’action
corrective effectivement mise en œuvre. D’autres comme le recueil FMEA associé au
QS 9000, proposent une colonne supplémentaire appelée « actions taken »positionnée juste
avant la nouvelle cotation :
- si cette colonne demeure vierge, c’est que l’action corrective n’a pas encore été mise
en en œuvre et donc que la cotation présentée est une cotation espérée.
- Si cette colonne est renseignée, c’est que l’action corrective a été effectivement mise
en en œuvre, et que la cotation « prime » présentée est une cotation réelle.
De notre côté, nous préférons ne conserver que la cotation espérée. Une fois l’action
corrective menée, nous reprenons l’AMDEC en faisant évoluer l’indice du document pour
conserver une traçabilité. Les actions correctives se retrouvent alors dans la colonne 7
« action de maîtrise » pour les actions jouant sur l’occurrence, ou dans la colonne 8 « plan
de surveillance » pour les actions ayant modifié la note de détection. Le résultat de ces
actions en termes de criticité est alors calculé normalement dans la colonne 12, produit des
colonnes 9 (occurrence), 10 (gravité) et 11 (détection).
Page 120/226
Chapitre 2
Le résultat de l’AMDEC Processus relative au processus d’élaboration de notre rasoir
pourrait alors être le suivant :
Produit : Rasoir
Pilote : Nicolas S.
Date : 1/05/09
PROCESSUS
PRODUIT
(libellé)
1
2
1
Transfert carton lames
production
CLIENT
2
3
4
Montage impossible
en OP 10
CC
Transfert mauvaise
référence lames
Attente production
Oxydation des lames
5
Montage impossible
en OP 10
Causes de
l'anomalie
mises en œuvre
Plan de
surveillance
6
Choc avec
transpalette
7
8
Erreur cariste
longue
Environnement
humide
10
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
20
Montage des lames
Oubli d'une lame
30
Collage lubrifiant
40
Soudage tête sur
manche
43
Mise en carton
44
Mise en stock des
cartons
45
Stockage cartons
produits finis
NOTES
PROCESSUS
CS
Anomalie (libellé)
Dégradation des lames
Retour client
Lames trop sorties
CC
l'utilisation
lames
l'emploi
CS
contre-lames
l'utilisation
lubrifiant
prévu / existant
C action
9
12
10 11
Rien
1
4
10
40
Autocontrôle
bordereau
8
4
6
192
défini à 12h
Contrôle aspect en
10 à 100%
Erreur monteur
Formation monteur
Gabarit pose
déréglé
Gabarit pose
déréglé
Profondeur
boutrollage trop
faible
Maintenance gabarit
pose 1fois / mois
Maintenance gabarit
pose 1fois / mois
Contrôle lames en
41
Contrôle lames en
41
Contrôle lames en
41
1
4
1
4
1
4
1
4
8
6
4
192
8
10
1
80
8
4
1
32
6
8
4
192
13
1
Délai
Qui ?
Fait quoi ?
Pour quand ?
O' G D' C'
14
15
16
17 18 19 20
Mise en place d'un
J. François C. contrôleur qualité en début
d'atelier
2
François B.
3
Ségolène R.
Contrôle lames en
41
Mauvais réglage
robot
Rien
Contrôle lames en
41
6
10
4
240
4
MarieGeorges B.
Erreur opérateur
Rien
Contrôle aspect en
42
6
3
7
126
5
Olivier B.
US
US 1fois / mois
42
2
4
7
56
Pression de
soudure trop forte
3
3
7
63
Client floué
Erreur robot
Rien
Rien
1
7
10
70
Recherche cartons
dans stock
Erreur cariste
Feuille de stock
Audit "5S"
3
3
8
72
stockage maxi et
nombre de cartons
gerbés maxi
1
4
10
40
Cartons invendables
=> Retour usine
Durée de stockage
trop longue
Stockage conditions
humides
Gerbage trop
nombreux
1
4
10
40
1
4
10
40
US 1fois / mois
42
Rien
RESULTATS
espérés
Mesure envisagée
Rien
Prise de jeu =>
Inconfort de rasage
N° Responsable
O G D
tête / manche
carton
endroit
Page :
Opérations
(N°)
Indice : A
Sem 35
8
4
2
64
Mise en place capteur
présence lame
Sem 40
8
6
1
48
Mise en place butée
boutrollage
Sem 40
2
8
4
64
Sem 38
2
10
4
80
Sem 40
1
3
7
21
Mise en place d'un gabarit
de postionnement contrelames
Mise en place collage par
robot
Tableau 2.34 : AMDEC Processus de la fabrication du rasoir
Les actions correctives présentées ci-dessus faisant référence à la mise en place de contrôles
supplémentaires, le plan de surveillance prévisionnel devra donc être repris en conséquence
pour donner le plan de surveillance définitif, plan qui sera effectivement mis en place dans
l’atelier lors du démarrage série :
Europe Qualité
Services
Produit : Rasoir
Date : 1/05/09
Date : 1/04/09
N°
Opération
Intitulé de
l'opération
Caractéristique
Tolérance /
limite
1
Transfert carton
lames du stock MP
vers zone
production
Référence lame
Selon
bordereau
planning
Visuel
Néant
1 : Transfert
100%
100%
Néant
Néant
Néant
Rangement
carton lames
erroné
Contrôleur
qualité
Visuel
Néant
5 : Contrôle
entrée atelier
100%
100%
Néant
Sur fiche suiveuse
du lot
3ans
Rangement
carton lames
erroné
Visuel
Néant
10 : Montage
lames
100%
100%
Néant
3 ans
Blocage du lot
+ tri à 100%
5 pièces
1fois / heure
Néant
3 ans
Blocage du lot
+ tri à 100%
100%
100%
Néant
Néant
Néant
Evacuation des
rasoirs NC
5 pièces
1fois / heure
Néant
Sur fiche suiveuse
du lot
3 ans
Blocage du lot
+ tri à 100%
5 pièces
1fois / heure
Néant
Sur fiche suiveuse
du lot
3 ans
Blocage du lot
+ tri à 100%
5 pièces
1fois / heure
Néant
Sur fiche suiveuse
du lot
3 ans
Blocage du lot
+ tri à 100%
5 pièces
1fois / heure
Néant
5 pièces
1fois / heure
Néant
5 pièces
1fois / heure
Néant
100%
1 fois /
trimestre
Questionnaire audit
5S
Attente production
Oxydation lames
Pas de traces
visibles
Monteur
lames
10
Montage lames
Nombre de lames
3
Contrôleur
aspect
Automate
30
Collage lubrifiant
40
Soudage tête sur
manche
44
Position des lames
Selon plan
CC
Contrôleur
aspect
Profondeur
boutrollage
Selon plan
CS
Contrôleur
aspect
Position contre-lames
Selon plan
CC
Contrôleur
aspect
Position lubrifiant
Selon plan
Positionnement de la
Selon plan
tête sur le manche
Dégradations aspect Pas de traces
tête
visibles
Selon fiche
Mise en stock des
Endroit de rangement gestion des
cartons
stocks
Indice : A
Action si
Opération
Taille du
Fréquence
Mode
Mode
Archivage de
où est fait le
contrôle nonprélèvement du contrôle opératoire d'enregistrement l'enregistrement
contrôle
conforme
Cariste
2
20
Vérification
moyen de
contrôle
Indice : A
Contrôleur
aspect
Contrôleur
aspect
Contrôleur
aspect
Equipe audit
5S
42 : Contrôle
Visuel
Néant
aspect
Capteur
Passage
10 : Montage
présence panoplie défaut
lames
lame
1 / jour
Gabarit dimensionnelle taux de sortie
tous les mois
lames
42 : Contrôle
Visuel
Néant
aspect
Gabarit dimensionnelle taux de sortie
tous les mois
lames
42 : Contrôle
Visuel
Néant
aspect
42 : Contrôle
Visuel
Néant
aspect
42 : Contrôle
Visuel
Néant
aspect
Visuel
Néant
Hors flux
Défauts notés sur
fiche suiveuse du
lot
Sur fiche suiveuse
du lot
Sur fiche suiveuse
du lot
Sur fiche suiveuse
du lot
Sur fiche suiveuse
du lot
Sur fiche audit 5S
3 ans
3 ans
3 ans
5 ans
Blocage du lot
+ tri à 100%
Blocage du lot
+ tri à 100%
Blocage du lot
+ tri à 100%
Rangement
atelier
Tableau 2.35 : Plan de surveillance définitif du rasoir
Page 121/226
Chapitre 2
Pour une meilleure compréhension du lecteur, nous avons mis en rouge les actions de
détections décidées suite à l’AMDEC au titre des actions correctives.
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
3.5. Mise à jour des AMDEC processus
Une AMDEC Processus n’est jamais figée, elle devra être mise à jour en permanence. Cette
mise à jour interviendra :
- A chaque modification de processus, l’AMDEC devant être parfaitement en phase
avec le processus tel est prévu ou mis en œuvre à l’instant t.
- A chaque réclamation client, le fabricant devra s’assurer que l’anomalie
correspondante a bien été prise en compte. Si tel est le cas, il devra vérifier la
cohérence de sa cotation, notamment au niveau de l’occurrence. Dans le cas
contraire, Il devra l’intégrer afin d’enrichir son AMDEC, celle-ci devant être la plus
exhaustive possible.
- En vie série, afin de s’assurer que les cotations initiales que l’on pourrait qualifier
« d’espérées » car cotée en phase industrialisation, sont bien en phase avec la
réalité.
Tous ces points démontrent que le suivi des AMDEC doit se faire en continu ou tout au
moins tous les x temps ; le x devant être le plus faible possible, tout en restant compatible
avec les ressources du fabricant. Une réévaluation annuelle de l’AMDEC nous semble une
fréquence raisonnable.
Pour évaluer la pertinence des AMDEC réalisées, Steve POLLOCK [Pollock 2005] propose de
calculer le ratio entre le nombre d’anomalies détectées en AMDEC et le nombre de
défaillances en retour garantie. En analogie avec la méthodologie six sigma où l’objectif est
d’avoir une distance tolérance moyenne supérieur à 6 sigma et donc un indicateur des
indicateurs de capabilité supérieur à 2 [Harry 1988], POLLOCK pose 2 comme limite
inférieure à son ration, l’objectif étant d’identifier le maximum d’anomalies en phase
AMDEC pour ne pas les rencontrer en retour garantie.
4.
Dans ce deuxième chapitre, nous avons décrit la méthodologie classiquement déployée en
industrialisation pour maîtriser les risques d’anomalies potentiellement générées lors de la
mise en œuvre du processus de fabrication d’un produit. La description de la méthodologie
a été ici réalisée de la façon la plus détaillée possible en se reposant sur l’exemple déroulant
de la fabrication de notre rasoir jetable afin que le lecteur puisse, s’il le désire, suivre la
« procédure » et être à même de mener ses propres analyses, en autonomie, au sein de son
entreprise.
Ainsi, ce chapitre commence par une présentation de l’outil « diagramme de flux » dont
l’objet est de décrire le flux de production opération par opération, en insistant notamment
sur la (ou les) données de sortie attendues à chacune ces opérations élémentaires.
Ce diagramme de flux sert de donnée d’entrée à l’outil AMDEC Processus, dont l’objet des
d’analyser l’ensemble des anomalies potentiellement générées, les anomalies étant la non
(ou la mauvaise) réalisation des données de sortie relatives à chacune des ces opérations.
Page 122/226
Chapitre 2
L’AMDEC Processus étant l’outil central de la maîtrise de risques en industrialisation, nous
nous sommes efforcés d’en préciser les règles d’élaboration et les pièges classiques dans
lesquels le néophyte pourrait aisément tomber.
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Puis, l’AMDEC ayant pour objet de focaliser l’industrialisateur sur les anomalies les plus
critiques, il convient de réaliser au mieux la hiérarchisation de ces anomalies. Aussi, nous
avons réalisé une analyse critique des grilles de cotation classiquement proposées
notamment par les constructeurs automobile, pour proposer des règles de création de
grilles de cotation les plus pertinentes et les plus universelles possible, ainsi que des
exemples de grilles correspondantes.
En complément de cette analyse sur les grilles de cotation, nous avons proposé un autre
mode de cotation original que nous avons appelé « cotation ppm » dont le résultat n’est
plus une criticité mais un taux de non-conformes livrés théorique.
Même si l’approche présentée ici est très efficace, il nous semble néanmoins que des
améliorations peuvent être apportées afin de, premièrement gagner du temps dans sa mise
en œuvre et, deuxièmement, de générer des plans de surveillance non pas maximaux
comme ceux présentés ici mais optimaux, c'est-à-dire construits au juste nécessaire pour en
réduire les coûts d’exploitation. Nous renvoyons donc le lecteur au chapitre 4 « vers une
maitrise de risque efficiente en industrialisation » pour une présentation de ces
améliorations.
Page 123/226
Chapitre 3
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
VERS UNE MAITRISE DE RISQUE
EFFICIENTE EN CONCEPTION
« On a déjà pensé à tout ; le
problème est d'y penser de
nouveau. »
Johann Wolfgang von Goethe
1749 - 1832
Page 124/226
Chapitre 3
Vers une maîtrise de risques efficiente en
conception
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
1.
Introduction
Les méthodes classiques telles que nous les avons décrites dans le chapitre 1, bien que
n’ayant plus à faire leurs preuves en termes d’efficacité, présentent un réel inconvénient :
leur chronophagie. En effet, si on se repositionne dans le secteur de la construction de
systèmes complexes tels que l’automobile ou l’aéronautique, mettre en œuvre ces
techniques de façon complète sur l’ensemble des composants de l’ensemble des strates
hiérarchiques constitutives d’un véhicule, générerait un temps d’analyse si long que les
véhicules seraient dépassés avant que l’ensemble des technologies mis en œuvre aient pu
être analysées. Il en résulterait un blocage de l’ensemble des projets de conception et une
impossibilité de mise sur le marché de nouveaux produits. Aussi, il est évident que les
groupes d’analyses font des « impasses », priorisant leurs analyses sur ce qui leur semble le
plus important. Le problème est que ces impasses sont trop souvent faites au ressenti du
chef de projet ou du responsable qualité conception, sans réelle approche méthodologique
prédéfinie et sans traçabilité de leur prise de décision.
Les approches que nous présentons dans ce chapitre sont issues du fruit de nombreuses
années de réflexions menées au contact d’industriels de secteurs aussi divers que
l’automobile, l’électroménager, les équipements pour la maison, et bien d’autres encore.
Elles visent à générer une conception permettant de garantir un niveau de qualité des plus
élevé tout en restant raisonnablement acceptable pour l’industriel en termes d’heures
passées ou de ressources nécessaire.
Sans être révolutionnaires (notre approche suivant globalement le cheminement
méthodologique présenté au chapitre 1), notre travail se positionne sur 2 niveaux :
- Tout d’abord au niveau enchaînement des différents outils de base de la sûreté de
fonctionnement (analyse fonctionnelle, Analyse Préliminaire de Risque, AMDEC,
Arbre de défaillance) par un paramétrage méthodique et argumenté afin de ne
passer du temps d’analyse que sur les points jugés nécessaires (fonctions impactant
fortement le client et/ou conception présentant un niveau d’innovation important).
- Puis au niveau de mise en œuvre intrinsèque de ces outils par des modifications de la
façon de faire ou par des compléments, afin d’en améliorer la performance à isocoût ou d’en réduire le coût à iso-performance.
Page 125/226
Chapitre 3
2.
Procédure de conception sûre et rapide
La méthodologie que nous proposons peut se décliner selon le synoptique ci-dessous :
Analyse fonctionnelle externe
(cf. §3)
Besoin client
APR fonction : cotation "Importance"
(cf. §4)
Conception architecture du système +
Analyse fonctionnelle interne
APR fonction : cotation "Maîtrise"
(cf. §4)
I x M Fort
fonctions sécuritaires
AMDEC Produit fonctionnelle
I x M faible
(sans recherche de causes)
(cf. §6)
I x M moyen
Analyse de la mécanique de
défaillance par Arbre de
Défaillances
(cf. §5)
Non
Occurrence forte ?
Oui
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Pas de validation
(cf. §4.2)
(cf. §4.2)
Oui
Définition du Plan de
validation par V=Cobj/O*G
(cf. §6.2.3)
Recherche des causes
(cf. §6.2.2)
Conception détaillée du système
Construction de la matrice
d'impact
(cf. §7)
Détermination du niveau SIL
de chacun des composants
(cf. §5.1)
APR agression : cotation I et M
(cf. §8)
Niveau SIL trop élévé ?
I x M faible
I x M Fort
I x M moyen
AMDEC Produit Composants
(cf. §9)
Non
Non
validation = f(SIL)
(cf. §5.2)
Pas de validation
(cf. §8.2)
(cf. §8.2)
Fin
Occurrence forte ?
(cf. §9.4)
Oui
Validations OK ?
Oui
Non
(cf. §9.3)
Figure 3.1 : Notre proposition de procédure d’analyse de risque en conception
Chacun des outils représentés ci-dessus par une couleur différente fera l’objet d’un
paragraphe spécifique (voir les N° de paragraphe dans le synoptique) mettant en avant les
innovations que nous proposons dans leur mise en œuvre.
Page 126/226
Chapitre 3
3.
Apport au niveau de l’analyse fonctionnelle
(cf. §3)
Besoin client
(cf. §4)
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Figure 3.2 : Positionnement du paragraphe
Même si comme l’affirme Jean Claude LIGERON [Ligeron, 2006] « les analyses fonctionnelles
sont souvent inexistantes ou bâclées », leur réalisation selon la méthode dite APTE
[Bretesch, 2000] telle que nous l’avons présentée au chapitre 1 nous parait suffisamment
aboutie et bien décrite dans les littératures notamment normatives [PSA, 1997] [AFNOR,
2000] [AFNOR 2007]. C’est pourquoi notre contribution théorique sur ce sujet se réduit à
une proposition dans la définition des niveaux de flexibilité associés aux critères de
performances demandés dans le cahier des charges. Cette proposition ayant été décrite au
paragraphe 2.7 du chapitre 1, nous n’irons pas plus loin dans cette partie et invitons lecteur
à se reporter au paragraphe susnommé.
4.
Amélioration de l’efficience au niveau de l’APR fonction
Besoin client
(cf. §3)
(cf. §4)
(cf. §4)
I x M Fort
I x M faible
(cf. §6)
I x M moyen
Défaillances
(cf. §5)
Non
Occurrence forte ?
Oui
Pas de validation
(cf. §4.2)
(cf. §4.2)
(cf. §6.2.3)
(cf. §6.2.2)
La définition des objectifs de l’APR décrite au paragraphe 3 du chapitre 1 a pu troubler le
lecteur par sa ressemblance avec la liste des objectifs de l’AMDEC.
Dans l’approche que nous proposons, à savoir effectuer les analyses de risque à deux
niveaux, ces outils se positionnent clairement et leurs objectifs sont bien définis. Ainsi, notre
proposition est de mener une première analyse effectuée par la méthodologie APR, peu
Page 127/226
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Chapitre 3
détaillée mais totale en terme de couverture ; cette APR servant à paramétrer la seconde,
réalisée avec l’outil AMDEC, beaucoup plus profonde en terme d’analyse mais portée
uniquement sur les points clefs révélés par la première. Un tel paramétrage du champ
d’investigation des AMDEC permet de réduire de façon drastique les temps d’analyse de
risque relatifs à un développement système.
En effet, en menant les AMDEC telles que classiquement décrites dans la littérature, c'est-àdire avec un objectif d’exhaustivité, le groupe de travail passera inutilement du temps à
aussi analyser les fonctions connues et maîtrisées depuis longtemps (au niveau de
l’approche fonctionnelle) ou à rechercher les défaillances de composants reconduits qui
n’ont jusqu’alors posé aucun problème (approche composants).
Sans parler du coût engendré par ces analyses inutiles pour l’entreprise conceptrice, le
sentiment d’inutilité ressenti par les membres du groupe peut générer une certaine
lassitude, voire aller jusqu’au rejet de ces méthodes, au risque de les voir déserter les
séances d’analyse. En ce sens, nous somme d’accord avec un article de Kara-Zaitri et al
[Kara-Zaitri, 1991] où les auteurs précisent que « les AMDEC sont très souvent uniquement
utilisées comme des check-lists destinées à satisfaire le management ou les exigences
contractuelles de clients ». Dans ce cas, développement et analyse de risque sont
déconnectés, forcément au détriment de la qualité du développement [Itabashi, 2008]
Comme précisé en 1988 par Alain VILLEMEUR [Villemeur, 1988], dans son livre intitulé
« Sûreté de fonctionnement des systèmes industriels », « l’analyse préliminaire de risque
permet de définir les entités à analyser en détail ». Aussi, l’utilisation de l’APR pour
paramétrer les AMDEC à réaliser n’est pas une innovation en soit. Cependant, c’est plus
dans la façon de mener cette APR ainsi que dans la forme que se situe l’originalité de notre
proposition.
En effet, la majorité des procédures d’APR, notamment celles ayant court dans l’industrie
automobile française [PSA, 1999], préconisent de rechercher les événements redoutés
(effets client final) pour chaque mode de défaillance des fonctions (Absence, Arrêt, Dégradé,
Intempestif, Intermittent), de consigner ces éléments dans un tableau, avant d’en évaluer le
risque, produit de l’occurrence (probabilité d’apparition du mode de défaillance) et de la
gravité (puissance de l’impact dudit mode de défaillance sur le client).
Cette façon de faire, bien que très performante en terme d’analyse de risque (mais quelque
peu redondante avec les analyses AMDEC effectuées par la suite), nous semble trop longue
pour un simple paramétrage. Aussi, par souci d’efficience, nous proposons de simplifier
l’approche APR en évaluant le risque des fonctions directement à partir de leur libellé, sans
passer par l’analyse de leurs différents modes de défaillance.
4.1. Positionnement de chaque fonction dans notre matrice Importance / Maîtrise
Chaque fonction définie par l’analyse fonctionnelle sera positionnée dans une matrice
« Importance (I) » / « Maîtrise (M) » (ces noms nous semblant plus parlants que « Gravité »
et « Occurrence »), chacun de ces critères étant toujours évalué sur une échelle de 1 à 4.
L’importance de la fonction, positionné sur l’axe des abscisses de notre matrice est évaluée
selon la grille de cotation ci-après. Cette grille est directement issue des grilles classiques
observées dans les procédures des constructeurs automobiles [PSA, 1999]. Elle est basée sur
la puissance de l’impact des défaillances sur le client :
Page 128/226
Chapitre 3
Note
1
2
3
4
Importance
· Fonctions esthétique ou bruyance impactée, l’utilisateur peut continuer à utiliser son système ;
il n’y aura pas d'intervention si la défaillance intervient en dehors de la période de garantie.
· Fonction secondaire dont la défaillance permet cependant à l’utilisateur de continuer à utiliser son
système : une intervention s’imposera mais pas immédiatement.
· Fonction primaire dont la défaillance conduit à un arrêt total du système nécessitant une
intervention pour le rendre à nouveau utilisable (notion de « panne »).
· Fonction sécuritaire dont la défaillance est susceptible d’entraîner des risques de morts ou de
dommages corporels pour l’homme (utilisateurs, occupants, ...).
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tableau 3.1: Grille de cotation de l’importance de la fonction
Attention, par système, nous entendons produit final acheté par le client utilisateur et non
pas composant vendu à un client intégrateur. Ainsi, si un fournisseur d’autoradio pour
automobile imagine son système tomber en panne, l’importance de cette défaillance devra
être évaluée de niveau 2 et non de niveau 3 car la panne d’autoradio n’empêche pas
l’automobiliste de se déplacer avec son véhicule mais le conduira surement à passer voir
son garagiste.
Sur le second axe de notre matrice est évalué le niveau de maîtrise de l’entreprise vis-à-vis
de la réalisation de la fonction étudiée. Pour évaluer ce niveau de maîtrise, nos réflexions
nous ont amenées à une grille inédite, basée sur le niveau d’innovation du système et sur
l’impact du nombre potentiel de défaillances sur la santé financière de l’entreprise.
De plus dans cette grille, pour mieux discriminer les différents niveaux en fonction du degré
d’innovation, nous dissocions la reprise d’éléments de la reprise de concepts. La reprise
d’éléments éprouvés (reprise de plan) dans les mêmes conditions d’utilisations donne a
priori une excellente garantie sur l’absence de défaillance de l’ensemble étudié. La reprise
d’un concept (par exemple liaison par vis écrou) éprouvé mais avec modification de pièces
élémentaires introduit nécessairement un risque plus grand en termes de maîtrise de la
fonction.
Note
1
2
3
4
Niveau de Maîtrise
Reprise d'éléments éprouvés en série :
=> Il est pratiquement impossible que l'événement se produise au cours de la durée de vie de
Reprise de concepts éprouvés dont les quelques défaillances possibles n'engendreraient pas de
pénalisation du marché
=> Il est possible que quelques systèmes défaillent au cours de leur durée de vie
Forte modifications de concepts connus
=> Il est possible qu'une part non négligeable de systèmes présentent une défaillance au cours de
leur vie impactant la rentabilité du produit (retours garantie)
=> Il est possible qu'une majorité de systèmes présentent des défaillances au cours de leur vie
engendrant un problème d'image de marque du produit voire de l'entreprise
Tableau 3.2 : Grille de cotation du niveau de maîtrise de la fonction
Pour notre rasoir, le groupe d’analyse a positionné chacune des fonctions de la manière
suivante :
Page 129/226
Chapitre 3
N
i
v
e
a
u
d
'
i
n
n
o
v
a
t
i
o
n
Fp1 : Permettre à la
Fc2 : Doit préserver la
main de couper les poils
peau
Forte modification de
concept connu
Reprise de concepts
éprouvés
Fc5 : Doit plaire à l'œil
Reprise d'éléments
éprouvés en série (et dans
les mêmes conditions
d'utilisation)
Fc1 : Doit être
préhensible par la main
Fp2 : Permettre à la
main d'hydrater la peau
Fonction esthétique /
bruyance
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Fc3 : Doit résister à
l'eau
/
Fc4 : Doit résister à la
crème
Fonction secondaire
Fonction primaire
Fonction sécurité
Impact client
Tableau 3.3 : Positionnement de chacune des fonctions du rasoir dans notre grille Importance
/ maîtrise
D’un point de vue pratique, le groupe d’analyse pourra soit positionner chacune des
fonctions dans la matrice Importance / Maîtrise comme montré ci-dessus, soit directement
mentionner cette cotation sur le cahier de charges en face du libellé des fonctions afin de
limiter les documents connexes.
Dans le contexte de mondialisation que nous connaissons aujourd’hui, nombre
d’entreprises occidentales mettent sur le marché des produits fabriqués voire conçus tout
ou partie par des entreprises sous-traitantes notamment asiatiques. Cependant, ces
produits étant proposés sous leur marque, leur responsabilité en cas de défaillance voire de
sinistre est clairement engagée comme le stipule la directive 85/374/CEE du Conseil
Européen [Conseil européen, 1985] : « Le producteur est responsable du dommage causé
par son produit, le terme producteur désignant le fabricant d’un produit fini, le producteur
d’une matière première ou le fabricant d’une partie composante, et toute personne qui se
présente comme producteur en apposant sur le produit son nom, sa marque ou un autre
signe distinctif ».
Il en suit une problématique de validation des conceptions réalisées en interne comme en
externe.
Pour valider une conception, plusieurs méthodes coexistent. Ces méthodes peuvent être
très simples et très rapides à mettre en œuvre comme la vérification de la copie conforme à
des conceptions antérieures. D’autres comme les essais physiques de fiabilité intégrant la
variabilité des conditions d’utilisation sont certes très puissantes mais très longues dans leur
application. Aussi, pour ne pas passer un temps infini en analyses stériles tout en conservant
Page 130/226
Chapitre 3
un bon niveau de qualité sur le marché, il convient de bien déterminer quel sera le mode de
validation le plus approprié à chacune des fonctions.
Sécurisation d’un
développement
Bonnes pratiques de
conception
Analyse fonctionnelle du
besoin
Analyse Préliminaire de Risque
Quality Function
Deployment (QFD)
AMDEC
Diagramme de Kano
Tolérancement fonctionnel,
Chaînes de cotes
Hiérarchisation des
caractéristiques
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Validation par analyse
subjective
Conception robuste
Design for manufacturing
Design for assembly
Validation par essais
Plans d’expériences de Taguchi
Tests en situation
Arbre de défaillance non
chiffré
Tests d’identification de
fiabilité
Revues de projets, de
conception
Tests de fiabilité accélérés
Validation de la copie
conforme
Validation par simulation
numérique
Check-list
Arbre de défaillance chiffré
Revues de conformité au
Figure 3.4 : Méthodes et outils de sécurisations d’un développement classés de vert à rouge
en fonction du temps nécessaire pour leur mise en œuvre
Le principe utilisé dans notre approche est que tout client, bien que voulant voir le produit
qu’il achète conforme à l’ensemble de ses spécifications, sera plus enclin à accepter certains
écarts sur les fonctions qu’il juge les moins importantes. Ainsi, des analyses de risque très
poussées comme la construction d’arbres de défaillances, devront être réalisées en priorité
pour rechercher les causes des défaillances des fonctions à fort impact (panne
immobilisante et bien sûr problèmes de sécurité).
De même, pour les fonctions réalisées selon des principes connus et éprouvés depuis
longtemps, il ne sera pas nécessaire de mener des analyses très poussées (une simple
vérification de la copie conforme peut suffire). A l’inverse, lorsque les fonctions sont
réalisées selon des principes très innovants, il convient d’analyser au mieux ces principes,
par des AMDEC par exemple, pour limiter au maximum les erreurs de conception.
Fort de ces remarques, nous proposons la grille suivante pour déterminer selon quelle
méthode seront définies les démarches de validation à mettre en œuvre au cours du projet :
Page 131/226
Chapitre 3
Niveau d'innovation
Matrice de choix des outils de détermination des méthodes de validation
Validation définie par
Validations définies par
AMDEC Produit, causes AMDEC Produit, causes
AMDEC produit
recherchées par Arbre de recherchées par Arbre de
(approche fonctionnelle)
défaillance
défaillance chiffré
Validation définie en
fonction du niveau SIL
défini par arbre de
défaillance
AMDEC Produit, causes
AMDEC produit
recherchées par Arbre de
défaillance
défaillance
défaillance
Forte modification de
concept connu
Validation par revue de
projet avec un expert
Reprise de concepts
éprouvés
Rien
Validation par check list
de vérification de la
conformité au référentiel
de conception
Reprise d'éléments
éprouvés en série (et
dans les mêmes
conditions d'utilisation)
Rien
Rien
Validation par vérification Validation par vérification
de la copie conforme
de la copie conforme
Fonction esthétique
Fonction secondaire
/ bruyance
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
AMDEC produit
Fonction primaire
Fonction sécurité
Impact client
Tableau 3.4 : Matrice de choix des outils de détermination des méthodes de validation en
fonctions des niveaux de Maîtrise et d’Importance
La matrice présentée ci-dessus est la synthèse des différentes matrices de ce type que nous
avons pu expérimenter dans diverses entreprises de divers secteurs, elle a donc vocation à
être utilisable par le plus grand nombre d’entreprises possibles. Cependant, chaque
entreprise demeure évidemment libre de l’adapter en fonction de son niveau de maturité
dans la maîtrise des outils de la Sûreté de Fonctionnement et de ses spécificités sectorielles
propres.
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Chapitre 3
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Ainsi, pour notre rasoir, les outils mis en œuvre pour déterminer les modes de validation
des différentes fonctions demandées au cahier des charges seront les suivants :
Fonction
Importance
"I"
Maîtrise
"M"
Outil de détermination
du mode de validation
à réaliser
FP1 : le rasoir doit permettre à la main de couper
les poils
3
3
Validation définie par AMDEC
Produit, causes recherchées
par Arbre de défaillance
FP2 : le rasoir doit permettre à la main d'hydrater
la peau
2
1
Rien
FC1 : le rasoir doit être préhensible par la main
3
2
Produit
FC2 : le rasoir doit préserver la peau
4
2
FC3 : le rasoir doit résister à l'eau
2
3
FC4 : le rasoir doit résister à la mousse à raser
2
1
FC5 : le rasoir doit plaire à l'œil
1
2
Validation définie en fonction du
niveau SIL défini par arbre de
défaillance
Validation par check list de
vérification de la conformité au
Rien
Tableau 3.5 : Mode de détermination des méthodes de validation de notre rasoir
On remarque donc dans notre exemple que, contrairement aux approches classiques qui
demandent une analyse AMDEC pour toutes les fonctions, seules 3 fonctions sur les 7 que
comporte notre système feront l’objet d’une analyse poussée par AMDEC ou arbre de
défaillance. Les autres ne feront l’objet que d’une validation par revue voire pas de
validation du tout.
Il en résulte un gain de temps théorique de 4/7ème soit 57%.
Ainsi, un tel paramétrage, effectué en tout début de projet, permet au concepteur de
maintenir ses risques à des niveaux acceptables, tout en réduisant le temps consacré aux
analyses. Une telle approche contribue à relever le défi actuel de la réduction des temps de
développement couplé à l’accroissement des durées de garantie client, observé notamment
dans l’industrie automobile.
La mise en œuvre d’un tel paramétrage dans plusieurs entreprises de différents secteurs
d’activité comme l’horlogerie ou les accessoires de maison, a montré la très rapide adhésion
des concepteurs à cette approche de hiérarchisation des risques. L’introduction d’une
gradation dans les risques permet de mieux faire accepter l’investissement en temps dans
des méthodes lourdes comme l’AMDEC lorsque la fonction est consensuellement dans les
parties rouges de notre matrice.
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Chapitre 3
5.
Notre approche de validation des fonctions de type sécuritaire par arbre
de défaillance
(cf. §4)
I x M Fort
I x M faible
(cf. §6)
I x M moyen
Défaillances
(cf. §5)
Non
Occurrence forte ?
Oui
Pas de validation
(cf. §4.2)
(cf. §4.2)
Oui
(cf. §6.2.3)
d'impact
(cf. §7)
Détermination du niveau SIL
de chacun des composants
(cf. §5.1)
(cf. §8)
Niveau SIL trop élévé ?
I x M faible
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(cf. §6.2.2)
I x M Fort
I x M moyen
(cf. §9)
Non
Non
validation = f(SIL)
(cf. §5.2)
Pas de validation
(cf. §8.2)
(cf. §8.2)
Occurrence forte ?
(cf. §9.4)
Comme classiquement admis, l’arbre de défaillance, par sa recherche exhaustive des causes
racines, constitue l’outil le plus pertinent pour analyser les défaillances pouvant engendrer
des problèmes de sécurité. Cependant, comme le précisent Ferdous et al [Ferdous, 2007],
cet outil est particulièrement vorace en temps (et donc en argent) notamment dans sa
phase quantification. Aussi, plutôt qu’une quantification classique par une approche
probabiliste, il nous a paru intéressant de combiner la notion de coupe de l'arbre de
défaillance avec l'approche SIL (Safety Integrated Level) de la norme CEI 61508 [CEI, 2005]
qui hiérarchise les niveaux de sécurité. La méthode présentée ci-après, par le couplage de
ces deux approches, permet de construire un plan de validation pour les défaillances
sécuritaires, le plus pertinent possible.
En réalisant l’arbre selon la méthodologie décrite au chapitre 1, le groupe de travail a
construit l’arbre suivant pour décrire la mécanique conduisant à la défaillance de la fonction
Fc3 : préserver la peau :
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Chapitre 3
Dégradation de la peau de l’utilisateur
Rasoir trop coupant
Lames trop
affutée
Non utilisation
de mousse
Dégradation
lubrifiant
Plastique tête
allergisant
Mauvaise géométrie
lames
Lames trop
longues
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Réaction allergique de la peau
Contre-lame trop
courte
Figure 3.6 : Arbre de défaillance de la fonction Fc3 « préserver la peau » de notre rasoir
On peut noter dans l’arbre ci-dessus que la non-utilisation de mousse n’est pas une
défaillance intrinsèque du rasoir mais une mauvaise condition d’utilisation de la part du
client. Un tel élément peut figurer dans l’arbre pour montrer la robustesse de la conception
aux fausses manœuvres.
La construction d’arbres de défaillance est un très bon moyen pour rechercher les causes
d’une défaillance, A ce titre, elle peut se suffire en tant que tel par exemple lors d’une
AMDEC Produit (voir le paragraphe correspondant plus loin dans ce chapitres). Cependant,
pour les défaillances des fonctions sécuritaires telles que nous les avons définies au
paragraphe concernant les Analyses Préliminaires de Risques, nous proposons de poursuivre
la construction de l’arbre par une cotation inédite de chacune des racines de l’arbre.
5.1. Détermination du niveau SIL des défaillances racine
Pour chaque défaillance racine, nous proposons d’évaluer une sorte de « criticité » sur une
échelle que nous appelons SIL (Safety Integrated Level) en référence à la norme CEI 61508
[CEI, 2005] de sécurité fonctionnelle. Tout comme avec la norme CEI 61508, nos niveaux SIL
sont évalués selon quatre critères : la conséquence, la fréquence d’exposition, le signe avant
coureur de la défaillance (notion que nous avons substituée au critère de possibilité
d’évitement de l’événement dangereux, trop flou aux yeux de bons nombres de groupes
d’analyse) et l’occurrence. L’arbre ci-dessous, largement inspiré de la norme permet de
définir le niveau SIL :
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Chapitre 3
C1
C2
F1
F2
C3
C4
F1
F2
F1
F2
S1
S2
O3
O2
O1
1
---
---
1
1
---
2
S1
S2
1
1
3
2
1
4
3
2
4
4
3
S1
S2
S1
S2
--- : Pas de prescription de
sécurité
1, 2, 3, 4 : Niveau d’intégrité de
sécurité (SIL : Safety
Integrity Level)
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Figure 3.7 : Arbre de définition du niveau SIL issu de la norme CEI 61508
Les critères Conséquence (C), Fréquence d’exposition au danger (F), Signe avant coureur (S)
et Occurrence (O) sont évalués à partir de la grille suivante. Cette grille est basée sur les
critères proposés par la norme CEI 61508 mais ne reprend pas tout à fait les mêmes niveaux
notamment pour le critère Conséquence où la norme va de C1 : « Préjudice mineur » à C4 :
« Nombreuses personnes tuées », en passant par C2 : « Préjudice sérieux permanent
touchant une ou plusieurs personnes; mortel pour une personne » et C3 : « Mort de
plusieurs personnes ». En effet, ces niveaux s’entendent pour l’analyse de très gros
systèmes tels une usine chimique ou un avion mais sont complètement inadaptés aux
systèmes plus petits.
C1
Préjudice mineur (blessure réversible ne générant pas d'arrêt de travail)
C2
Préjudice majeur (blessure réversible pouvant générer un arrêt de travail)
C3
Préjudice sérieux (blessure irréversible)
C4
Risque de décès
F1
Exposition temporaire
F2
Exposition permanente
S1
Signe avant coureur repérable par la plupart des utilisateurs
S2
Pas de signe avant coureur (ou signe avant coureur repérable seulement par
utilisateur avisé)
O1
Probabilité très faible de défaillance (quelques systèmes potentiellement
défaillant sur l'ensemble des systèmes produits)
O2
Faible probabilité de défaillance (plusieurs systèmes défaillants sur
l'ensemble des systèmes produits)
O3
Forte probabilité de défaillance (nombreux systèmes défaillants)
Conséquence
Fréquence et durée
d'exposition
Signe avant coureur de la
défaillance
Occurrence
Tableau 3.6 : Notre grille d’évaluation des niveaux SIL inspirée de la norme CEI 61508
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Chapitre 3
Pour prendre en compte la robustesse de la conception aux défaillances intrinsèques des
composants représentée par le niveau de coupe, nous nous sommes donné la règle
suivante :
Le niveau SIL d’une cause est réduit de N-1 crans par niveau de coupe
(N=Niveau de coupe = nombre de causes élémentaires nécessaires pour obtenir le sinistre)
Exemple : une défaillance initialement cotée SIL 3 qui amènerait le sinistre par un « ET »
(Niveau de coupe 2) serait abaissée d’un niveau pour être cotée SIL 2.
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Attention, le « ET » devient « OU » et ne provoque pas une baisse de SIL si :
- Présence d’une défaillance de mode commun. Exemple : panne de batterie qui
rendrait les deux phares inopérants.
- Une des défaillances entrant dans le « ET » ne se voit pas en fonctionnement normal
faisant que le client continue d’utiliser son système « à moitié défaillant ». Exemple :
le conducteur ne se rend pas compte qu’un de ses phares est en panne
Ainsi, dans notre exemple, le groupe d’analyse a évalué chaque défaillance élémentaire
selon le niveau suivant :
« Et » à ne pas prendre en
compte car un utilisateur
n’utilisant pas de mousse
continue à utiliser son système
Rasoir trop coupant
Lames trop
affutée
Non utilisation
de mousse
lames
Dégradation
lubrifiant
C2F2S103=> SIL 2
Coupe 1 => SIL 2
Plastique tête
allergisant
C2F2S201=> SIL 1
Coupe 1 => SIL 1
C3F2S201=> SIL 2
Coupe 1 => SIL 2
Lames trop
longues
Contre-lame trop
courte
C3F2S201=> SIL 2
Coupe 2 => SIL 1
C3F2S203=> SIL 4
Coupe 2 => SIL 3
Figure 3.8 : Cotation SIL de l’arbre de défaillance de notre rasoir
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Chapitre 3
5.2. Construction du plan de validation en fonction du niveau SIL des défaillances racine
Conscient que les validations physiques, de par le temps nécessaire à leur réalisation, ne
peuvent se faire pour toutes les défaillances, nous proposons de définir le mode de
validation de ces défaillances en fonction du niveau SIL grâce au tableau suivant :
SIL
Mode de validation
4
SIL 4 interdit
=> Modifier l'architecture pour introduire un ET dans l'arbre, ou
=> Modifier la conception pour baisser le niveau d'occurrence
3
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2
Validation par essais de fiabilité, durée et contraintes augmentées
de x% (contraintes recherchées par un P-Diagram)
Validation par essais de fiabilité à la durée de vie et contraintes
normales
1
Tableau 3.7 : Détermination du mode de validation en fonction des niveaux SIL
Ainsi, les validations les plus poussées, validations réalisées en augmentant les contraintes,
ne seront réalisées que pour les défaillances très « critiques », les moins critiques se limitant
à une validation par revue.
De plus, nous avons introduit dans le tableau ci-dessus une interdiction d’avoir un niveau SIL
4 (niveau correspondant à des décès pouvant intervenir fréquemment). Aussi, pour réduire
le SIL de ces défaillances élémentaires potentielles, le concepteur devra :
- Soit modifier son architecture pour introduire une redondance ou un protecteur, et
ainsi réduire son niveau SIL grâce au niveau de coupe généré par les « ET ».
- Soit reprendre sa conception (changement de matériau, augmentation des sections,
etc…) afin d’augmenter sa confiance envers son système et ainsi pouvoir réduire la
note d’occurrence et donc le niveau SIL.
Les validations correspondant aux niveaux SIL de notre rasoir peuvent donc se résumer sur
le tableau suivant :
PLAN DE VALIDATION
Produit : Rasoir
N°
action
Composant
Caractéristique
1
Lames
Affutage
2
Lames
Longueur
3
Contre-lame
Longueur
4
Lubrifiant
Dégradation
5
Tête
Matériau
Rédacteur : François F.
Date : 28/02/2009
Objectif
Démarche de
validation
Conditions du tests
Selon dessin
Essais de fiabilité
- Durée objectif
- Contrainte normale
- Durée objectif + 20%
Ne dépassant pas
- Prise en compte
contre-lame
variabilité de production
+ 20%
Lames non
Revue de chaine
dépassantes
de cote
Pas de trace de
- Durée objectif
dégradation
Revue de
Non allergisant
constituant
Indice : A
Nb de
Phasage de la
Responsable
validations
validation
Labo
7 systèmes Phase protos
fabricant
lames
7 systèmes
Phase protos
Labo EQS
1
Phase protos
Responsable
R&D
7 systèmes
Phase protos
Labo EQS
1
Statut
Responsable
Phase protos
matériau
Tableau 3.8 : Plan de validation des défaillances sécuritaires du rasoir
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Chapitre 3
Nous avons donc ainsi construit le plan de validation correspondant aux défaillances
sécuritaires de notre rasoir. Ce plan de validation sera complété des validations
correspondant aux autres types de défaillances définies notamment grâce à l’AMDEC
Produit.
6.
Notre approche de détermination des validations fonctionnelles par
l’AMDEC produit (approche fonctionnelle)
(cf. §4)
I x M Fort
(cf. §6)
I x M faible
I x M moyen
Non
Occurrence forte ?
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Oui
Pas de validation
(cf. §4.2)
(cf. §4.2)
(cf. §6.2.3)
(cf. §6.2.2)
Il est maintenant admis par la plupart des entreprises que l’AMDEC Produit est l’outil
d’analyse de risque le plus pertinent en phase de conception. Aussi, L’AMDEC, telle que
nous l’avons décrit au chapitre 1, devrait nous permettre de définir avec justesse,
l’envergure du plan de validation nécessaire.
Cependant, le calcul de la criticité par la formule C = O x G x V pose le plan de validation
comme donnée d’entrée de l’AMDEC et non comme donnée de sortie ! Ceci amène à définir
préalablement un plan de validation prévisionnel ; puis, si l’AMDEC révèle des manques, de
renchérir ce plan de validation de démarches de contrôle supplémentaires. Cette approche
séquentielle (Plan de validation prévisionnel AMDEC Produit Plan de validation révisé),
nous paraît coûteuse et donc peu efficiente, car elle engendre à notre avis trois
inconvénients majeurs :
- Non primeur des approches de conception robuste sur les actions de validation.
- Sur-validation potentielle, particulièrement chère et anti-flux de développement.
- Perte de temps dans la réalisation des AMDEC par une recherche de causes parfois
inutile.
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Chapitre 3
Illustrons nos propos en repartant de l’exemple de l’AMDEC Produit de notre rasoir, réalisée
dans son approche fonctionnelle telle que nous l’avons présentée au chapitre 1 :
Produit : Rasoir
FONCTION
Situation
N°
Fonction
de vie
1
Utilisation
Fp1
2
3
4
5
Fp2
6
7
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8
Fc1
Date :14/07/08
CLIENT
Mode de
défaillance
Effet de la
défaillance
Pilote : Nicolas S.
Date :25/12/08
Indice : A
CONCEPTION
CC
CS
Temps coupe > 5
min pour gauchers
Client impatient
ayant une longueur
lame trop courte
de poils < 3 mm
Effort de coupe >
Désagrément du
20 N pour longueur
client
de poils < 3 mm
trop fort
Client mécontent
=> risque perte CS
10 rasage
qui s'use trop vite
client
Client mécontent
mode de soudage
=> risque perte CS
à 1 an
client
désolidarise
Taux d'hommes
Désagrément du
client
de rasage < 90%
Client mécontent
=> risque perte CS
10 rasage
client
Taux d'hygrométrie
Désagrément du
Mauvais choix de
surfacique de la
client
peau < 85%
….
….
…
Action de
maîtrise
Rien
Indice :
NOTES
Plan de
validation
prévu / existant
O
G
V
C
Test sur panel
7
client
3
1
21
Responsable
ACTIONS
Mesure envisagée
Qui ?
Fait quoi ?
Rien
Test protos
sur faux
visage
7
5
3 105 Francois H.
Reprise matériau
lames du rasoir 1
lame
Revue
matériaux
1
8
7
Soudage US avec
3 points de fusion
Rien
3
8
10 240 Roseline B.
5
1
5
8
7
56
5
7
35
Reprise plaquette
Test sur panel
lubrifiante rasoir
1
client
non jetable
Reprise plaquette
Revue
lubrifiante rasoir
1
matériaux
non jetable
Reprise plaquette
Revue
lubrifiante rasoir
1
matériaux
non jetable
…
Page :
RESULTATS
Délai
espérés
Pour
O' G V' C'
quand ?
Reprise matériau tête
SEM 26 3
éprouvé
5
3
45
Test résistance à
l'effort de rasage sur sem 28
protos
8
3
72
56
3
Tableau 3.9 : AMDEC Produit du rasoir en approche fonctionnelle classique
6.1.1.
Problème N°1 : Non primeur des approches de conception robuste sur les actions
de validation
Ce problème est illustré par la ligne N°1 de notre exemple.
La question mise en avant par cette ligne est : « Est-il opportun de laisser le concepteur
créer des défaillances hautement probables, bien qu’il n’y ait pas de risques pour le client
parce que sûrement bloquée par le valideur ».
En effet, pour réduire la criticité d’une défaillance jugée trop importante, le concepteur
peut théoriquement jouer sur chacun des critères composant cette variable :
- Réduire la Gravité, puissance de l’impact de la défaillance sur le client, n’est
généralement possible que par l’ajout d’un protecteur où par la réduction du champ
d’application du système étudié. Ces approches, chères et non satisfaisantes pour le
client, ne sont que très rarement possibles à mettre en œuvre.
- Réduire l’Occurrence, ou probabilité d’apparition de la défaillance, n’est
généralement envisageable que par la réduction de la complexité du système ou du
niveau d’innovation mis en œuvre.
Ce type d’action se traduit forcement par une reconception du produit, solution
parfois impossible en fonction du degré d’avancement du projet.
- Réduire la note de Validation revient à valider mieux, ou plus, la solution
technologique mise en œuvre, en phase conception.
Ce type d’approche engendre immanquablement des dépenses supplémentaires en
termes de moyen de calcul ou d’essai.
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Chapitre 3
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Raisonner sur la criticité, produit des critères d’Occurrence, de Gravité et de Validation ne
privilégie, de fait, aucun de ces trois critères. Ainsi les actions de conception robuste
(utilisation de briques technologiques préalablement connues ou plus simples) (réduction
du critère O), sont jugées d’efficacités égales aux actions de validation et contrôle (réduction
du critère V). Ce problème montre que sur les trois axes de la satisfaction du client
(conformité, coût, délai), l’AMDEC classique ne travaille que sur l’axe conformité. Ainsi,
bloquer une défaillance en phase validation physique, nécessairement en fin de projet, par
rapport à concevoir un système à coup sûr fiable dès la phase dessin, pénalise
inévitablement les axes temps et coût ; ceci ne peut donc être acceptable qu’à titre
exceptionnel.
Partant du postulat que, pour ne pas mettre un produit défaillant sur le marché, il vaut
mieux éviter de le concevoir plutôt que de le bloquer lors de démarches de validation
générant immanquablement surcoût et retard dans l’avancement du projet, nous
proposons de brider systématiquement le concepteur pour l’obliger à privilégier la
conception robuste aux actions de contrôle lorsque l’occurrence naturelle de la défaillance
est élevée (supérieure à 5 par exemple) ; et de ne conserver les actions de validation que
pour réduire les quelques risques résiduels, et ce dans un second temps.
Cette approche signifie, en utilisant les grilles de cotation de l’occurrence en fonction du
degré d’innovation, qu’il est interdit d’innover significativement sur un projet client. Les
innovations devront donc alors être réalisées hors projet, par des équipes généralement
dédiées et sur fonds propres, afin de n’apporter aux chefs de projets dédiés client que des
solutions techniques validées et « prêtes à l’emploi ». Une telle approche est notamment
mise en œuvre par VALEO [Valeo, 1991] dans les projets d’innovations destinées à être
mises sur étagère appelés projets P2.
6.1.2. Problème N°2 : Sur-qualité potentielle
La ligne N°5 de notre exemple montre une valeur de criticité à 5, obtenue par une
Occurrence de 1, une Gravité de 5 et une note de Validation à 1.
Ainsi, notre homme validation a décidé de vérifier de façon infaillible (note de validation à
1) le bon fonctionnement du système, eu égard à une défaillance potentielle pratiquement
impossible (occurrence à 1). La démarche de validation ainsi mise en œuvre nécessitant
invariablement des moyens en temps et en matériel, le coût et la durée du projet en seront
immanquablement impactés, au risque de voir un concurrent sortir un produit similaire plus
vite et moins cher, tout en conservant un niveau de qualité comparable. A nos yeux, nous
sommes là face à un exemple typique de sur-qualité.
6.1.3.
Problème N°3 : Perte de temps dans la réalisation des AMDEC par une recherche de
causes parfois inutile
A l’analyse de cette ligne, on peut se poser la question suivante : « Est-il intéressant de
rechercher les causes d’une défaillance qui n’arrive jamais (ou quasi jamais) ? ».
La réponse est évidemment non. Aussi, nous proposons de limiter la recherche des causes
pour les défaillances à occurrence forte (supérieure à 5 par exemple). Cette recherche de
Page 141/226
Chapitre 3
causes, ainsi limitée à un nombre réduit de défaillances, peut être effectuée de la façon la
plus poussée qui soit, par un arbre de défaillance par exemple, sans affecter de façon trop
pénalisante la durée d’analyse de la conception de notre produit.
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6.2. Notre approche pour réaliser les AMDEC Produit
Fort des problèmes énoncés ci-dessus, l’approche que nous proposons vise à rédiger le plan
de validation, en simultané avec l’AMDEC Produit, tel qu’il soit dimensionné au juste
nécessaire de façon à ce que chaque défaillance potentielle soit traitée à « ISO-Risque ».
Les grandes étapes sont les suivantes :
- Rechercher les modes de défaillances potentiels et leurs effets puis, coter
l’occurrence de ces défaillances.
- Rechercher une Action Corrective pour réduire les occurrences les plus fortes.
- Définir le plan de validation nécessaire et suffisant pour obtenir l’objectif de criticité
souhaité.
En 2002, nous avions déjà proposé une approche semblable visant à construire le plan de
maintenance d’une machine au juste nécessaire [Ozouf, 2002]. Cette approche, déployée
dans de nombreuses entreprises a donné des résultats si encourageants que nous la
transférons ici à la construction des plans de validation en conception.
6.2.1.
Recherche des modes de défaillances potentiels, de leurs effets et coter les critères
d’occurrence et de gravité
Comme pour l’AMDEC classique, notre approche démarre par la recherche des modes de
défaillances potentiels en termes de non-réalisation des critères de performance du cahier
des charges puis d’en rechercher les effets sur le client. Dans un premier temps, nous
stoppons là l’analyse qualitative pour tout de suite coter les critères d’occurrence et de
gravité. Cette cotation se fera selon les grilles classiques telles que présentée au chapitre 1.
Le séquencement de l’analyse étant ici modifié par rapport à l’AMDEC classique, nous
proposons un nouveau formulaire d’analyse qui modifie l’ordre des colonnes pour le mettre
en phase avec notre approche :
Client
AMDEC PRODUIT
Pilote
Animateur
SYSTÈME
N°
exigence
du CdCf
Fonction
Produit
N° AMDEC
Ind. AMDEC
CC : C. Critique
CS : C. Spéciale
DESCRIPTION DU DEFAUT
Mode de défaillance
Potentiel
-O-
Action de
maîtrise
O
Effets du mode
CC
de défaillance
CS
-G-
Sous-système
Date
Seuil d'occurrence
ACTIONS
G
Causes du
mode de
défaillance
Mesures prises Délai Responsable O'
Doc No :
Indice :
Page :
Objectif criticité
:
SURVEILLANCE
V
cal
Validation
-V-
CS
Résultat
V
C
réel
VJ
R
LIEN AVEC LE
CAHIER DES CHARGES
ANALYSE DES DEFAILLANCES
RECHERCHE DES ACTIONS CORRECTIVES
POUR REDUIRE LES OCCURRENCES
DEFINITION DU PLAN
DE VALIDATION
Tableau 3.10 : Proposition de formulaire AMDEC Produit approche fonctionnelle
Page 142/226
Chapitre 3
Ainsi, en reprenant la même analyse que celle qui avait été faite avec l’approche classique,
nous obtenons le tableau suivant :
Pilote
Animateur
AMDEC PRODUIT
Client
Générique
Nicolas S.
François F.
CC : C. Critique
CS : C. Spéciale
SYSTÈME
N°
exigence
du CdCf
Fonction
1
Fp1
2
N° AMDEC
Ind. AMDEC
Mode de
défaillance
Potentiel - O Temps coupe > 5
min pour gauchers
ayant une longueur
de poils < 3 mm
Effort de coupe > 20
N pour longueur de
poils < 3 mm
Action de
maîtrise
Effets du mode
O de défaillance
-G-
G
Rien
7
Client impatient
3
Rien
7
Désagrément du
client
5
CC
CS
3
Reprise matériau
lames du rasoir 1
10 rasage
lame
1
Client mécontent
=> risque perte
client
8
CS
4
Soudage US
Durabilité inférieure à
avec 3 points de
1 an
fusion
2
Client mécontent
=> risque perte
client
8
CS
8
Fc1
9
Fc2
Fc3 / Fc4
Fc5
1
A
Doc No :
Sous-système
Tous
Date
Seuil d'occurrence
25/12/08
ACTIONS
Fp2
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Produit
Rasoir BIC-JET
Causes du
mode de
défaillance
A
Page :
Objectif criticité :
CS
SURVEILLANCE
V
cal
Form 001
Indice :
Validation
-V-
Résultat
V
C
réel
VJR
Aucune validation particulière à prévoir
Taux d'hommes
satisfait du confort de
préhension < 90%
Rien
5
Désagrément du
client
Allergie de la main
Choix d'un
caoutchouc
autorisé
3
Arrêt maladie du
10
client
5
CC
Validations définies par arbre de défaillance
Validation par check list de vérification de la conformité au référentiel de conception
Tableau 3.11 : Recherche des modes de défaillances, de leurs effets et cotation associée dans
notre formulaire
6.2.2. Recherche des Actions Correctives pour réduire les occurrences les plus élevées
La recherche des causes de défaillance est une étape primordiale pour la bonne maîtrise de
la fiabilité du produit ; cependant, elle nécessite généralement de longues analyses pour
être pertinente (arbre de défaillance, plan d’expériences, etc.). Aussi, dans un souci
d’efficience, il nous semble judicieux de limiter cette recherche de causes aux défaillances
qui ont le plus de chances d’arriver. Ainsi, nous proposons de se fixer un seuil d’occurrence,
à 5 par exemple, à partir duquel il est nécessaire de lancer la recherche des causes.
La mise en œuvre d’un tel seuil sur le paramètre d’occurrence, clef de voûte de notre
approche, a deux retombées bénéfiques :
- Premièrement, il force le concepteur à imaginer une solution robuste, et ce dès la
conception de son système.
- Deuxièmement, il permet de limiter le nombre et l’ampleur des recherches de
causes, opérations toujours chronophages, aux défaillances ayant le plus de chance
d’arriver.
Ainsi, pour la première ligne de l’exemple de notre rasoir, l’occurrence d’avoir « un temps
coupe > 5 min pour gauchers ayant une longueur de poils < 3 mm » ayant été cotée à 7, le
groupe de travail a initié une recherche de causes pour ce mode de défaillance.
Il en va de même pour la seconde défaillance « Effort de coupe > 20 N pour longueur de
poils < 3 mm » alors que les défaillances suivantes, ayant des occurrences cotées plus
faiblement, ne nécessitent pas cette opération.
Page 143/226
Chapitre 3
Selon le paramétrage par l’analyse préliminaire de risque préalablement effectuée, les
causes de notre fonction principale 1 doivent être recherchées grâce à l’outil arbre de
défaillance.
Les arbres de défaillances correspondant pourraient alors être les suivants (ont été notés en
bleu les causes sur lesquelles le groupe de travail a décidé de mettre en œuvre une action
corrective) :
Temps de coupe trop long
Mauvaise coupe
au 1er passage
Lames
usées
Nombre de
passages trop
élevé
Lames trop
rentrées
Lames trop
courtes
Effort de coupe
trop important
Lames
usées
Coefficient de
frottement matériau
tête trop fort
Arbre N°2
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Arbre N°1
Figure 3.10 : Recherche des causes par arbres de défaillance
Une telle recherche de causes par arbre de défaillance, bien que très performante en
termes d’analyse, ne peut évidemment pas, pour des raisons de temps disponible, être
menée pour l’ensemble des modes de défaillance analysés lors de l’AMDEC. Aussi, elle doit
être limitée :
- Aux analyses portant sur des fonctionnalités primordiales pour le client tel que nous
l’avons proposé dans le paragraphe relatif aux analyses préliminaires de risques.
- Aux modes de défaillances ayant une occurrence relativement importante de se
produire tel que proposé ci-dessus.
Suite à la recherche de cause, le groupe peut alors rechercher des actions correctives pour
réduire les occurrences des modes de défaillances concernés. Pour chaque action définie,
un responsable sera désigné ainsi qu’un délai de réalisation accordé, chacun sachant bien
que toute action définie sans responsable ni délai a toutes les chances d’être oubliée et
donc jamais mise en œuvre.
Pour notre rasoir, les actions correctives destinées à réduire la note d’occurrence des modes
de défaillances initialement cotée supérieure à 5 ont été consignées dans le tableau
d’analyse tel que présenté ci-dessous :
Page 144/226
Chapitre 3
Client
Générique
AMDEC PRODUIT
Pilote
Nicolas S.
Animateur
François F.
SYSTÈME
N°
exigence
du CdCf
Fonction
1
Fp1
2
CC : C. Critique
CS : C. Spéciale
Temps coupe > 5 min
pour gauchers ayant
une longueur de poils
< 3 mm
N pour longueur de
poils < 3 mm
5
Fp2
O
G
Rien
7
Client impatient
3
Voir Arbre de
défaillance N°1
Rien
7 Désagrément du client
5
Voir Arbre de
défaillance N°2
8
Fc1
Fc2
Fc3 / Fc4
Fc5
Taux d'hommes
préhension < 90%
Rien
Allergie de la main
Choix d'un
caoutchouc autorisé
2
CS
CC
Client mécontent =>
risque perte client
8
CS
risque perte client
8
CS
A
Sous-système
Tous
Date
25/12/08
Seuil d'occurrence
5
ACTIONS
Effets du mode de
défaillance
-G-
Action de maîtrise
Potentiel - O -
Durabilité inférieure à Soudage US avec 3
1 an
points de fusion
4
Ind. AMDEC
Reprise matériau
1
10 rasage
lames du rasoir 1 lame
3
Produit
Rasoir BIC-JET
N° AMDEC
1
Sem
30
Roseline B.
2
Reprise matériau Sem
26
tête éprouvé
François H.
4
Roseline B.
2
Couverture du
Sem
5
Manche trop "dur" manche par du
30
caoutchouc soft
3 Arrêt maladie du client 10
Indice :
Page :
Form 001
A
SURVEILLANCE
Causes du mode
V
de défaillance
cal
Redessin des
lames plus
longues
Doc No :
Validation
-V-
Résultat
V
C
réel
VJR
CC
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tableau 3.12 : Exemple d’actions correctives après recherche de causes
6.2.3. Définition du plan de validation
Considérant qu’une démarche de validation est nécessairement synonyme de dépenses de
temps et d’argent, il nous semble absurde d’investir dans une démarche de validation sur
une caractéristique qui n’affecte pas le client (note de gravité faible), ou dans une validation
qui répondra par l’affirmative à tous les coups car la caractéristique est parfaitement
maîtrisée (note d’occurrence faible).
On voit bien alors qu’il doit y avoir nécessairement un lien entre la note de validation et les
notes d’occurrence et gravité. Là où certains auteurs [Carbonne, 2005], se cantonnant à
l’approche classique, préconisent de travailler en deux temps :
- Se fixer un premier seuil sur le couple OxG pour tout de suite réduire les occurrences
des modes de défaillances les plus impactant.
- Se fixer un second seuil sur la criticité (produit des 3 facteurs occurrence, gravité et
validation) pour limiter les risques client.
Nous extrapolons cette approche en cherchant à travailler à « ISO risque » pour tous les
modes de défaillances étudiés. Ainsi, nous proposons de calculer le niveau de validation
nécessaire et suffisant pour viser un objectif de criticité (100 par exemple tel que
classiquement usité dans la littérature) en fonction des notes d’occurrence et de gravité
données par le groupe.
Le calcul du niveau de validation se fait donc par la formule :
Cobjectif
V=
(1)
OxG
Page 145/226
Chapitre 3
Ainsi, dans l’exemple de notre rasoir, la puissance de validation nécessaire calculée par la
relation (1) nous donne les notes de validation suivantes :
Objectif de
criticité !
Pilote
Animateur
AMDEC PRODUIT
Client
Générique
Nicolas S.
François F.
CC : C. Critique
CS : C. Spéciale
SYSTÈME
N°
exigence
du CdCf
Fonction
1
Fp1
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
2
O
G
Rien
7
Client impatient
3
Voir Arbre de
défaillance N°1
Rien
5
Voir Arbre de
défaillance N°2
Action de maîtrise
Potentiel - O Temps coupe > 5 min
pour gauchers ayant
une longueur de poils
< 3 mm
N pour longueur de
poils < 3 mm
Reprise matériau
10 rasage
lames du rasoir 1 lame
4
1 an
Fp2
8
Fc1
Fc2
Fc3 / Fc4
Fc5
Soudage US avec 3
points de fusion
Taux d'hommes
préhension < 90%
Rien
Allergie de la main
Choix d'un
caoutchouc autorisé
Sous-système
Tous
Date
25/12/08
Seuil d'occurrence
5
ACTIONS
Effets du mode de
défaillance
-G-
3
5
Produit
Rasoir BIC-JET
N° AMDEC
1
Ind. AMDEC
A
CS
CC
Sem
30
Roseline B.
2
16
Reprise matériau Sem
26
tête éprouvé
François H.
4
5
1
risque perte client
8
CS
12
2
risque perte client
8
CS
6,2
Couverture du
Sem
5
Manche trop "dur" manche par du
30
caoutchouc soft
3 Arrêt maladie du client 10
Roseline B.
CC
2
Form 001
Indice :
Page :
Objectif criticité : 100
SURVEILLANCE
Causes du mode
V
de défaillance
cal
Redessin des
lames plus
longues
Doc No :
Validation
-V-
A
Résultat
V
C
réel
VJR
10
3, 3
Déterminer le niveau de validation nécessaire et
suffisant pour obtenir un niveau de risque donné
par V=Cobj/OxG
Tableau 3.13 : Calcul du niveau de validation nécessaire et suffisant
La note de validation calculée, le mode de validation correspondant est alors extrait de la
grille de cotation de la validation choisie.
Même si notre approche fonctionne parfaitement avec n’importe quelle grille de cotation
de la validation (voir grilles de cotation présentées au chapitre 1) nous préconisons
l’utilisation de la grille suivante basée sur une approche type matrice QA de RENAULT
[Renault 2001] où la validation est d’autant plus efficace qu’il y a redondance dans les
modes de validation mis en œuvre (validations faites de plusieurs manières différentes et à
différents instants dans le projet).
Le principe de cette grille est de calculer un nombre de points correspondant au nombre de
modes de validation mise en œuvre durant le projet, pondéré par le poids attribué à chaque
type de validation. La note de validation de l’AMDEC étant attribuée en fonction du nombre
de points obtenus.
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Chapitre 3
Mode de validation
Points
Σ des points
Note
Revue de Validation
1 point
0
10
2 points
8
4 points
6
4
2
Σ des points > 15
1
6 points
hypothèses sûres
8 points
10 points
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tableau 3.14 : Proposition grille de cotation de la validation
Cependant, notre approche étant inversée par rapport à l’approche classique, charge au
responsable validation de définir la séquence de validations qui donnera le nombre de
points correspondant à la note AMDEC recherchée.
Ainsi, dans notre exemple, pour valider l’effort de coupe inférieur à 20 N, la note AMDEC
recherchée est de 4 (première note de la grille immédiatement inférieure à la valeur
calculée). Pour obtenir cette note, le valideur a décidé d’associer une revue de validation
effectuée sur plan qui rapporte 1 point, à des tests prototype sur banc intégrant les
variabilités de production et d’utilisation rapportant 6 points. Le cumul de ces deux
validations apporte donc 7 points correspondant à la note de 4 recherchée.
Ces informations sont alors consignées dans le tableau AMDEC comme présenté ci-après :
Client
Générique
AMDEC PRODUIT
Pilote
Nicolas S.
Animateur
François F.
SYSTÈME
N°
exigence
du CdCf
1
Fonction
Fp1
Temps coupe > 5
min pour gauchers
ayant une longueur
de poils < 3 mm
Rien
N pour longueur de
poils < 3 mm
8
Rien
Reprise matériau
lames du rasoir 1
10 rasage
lame
Soudage US
avec 3 points de
1 an
fusion
4
Ind. AMDEC
Action de
maîtrise
3
5
CC : C. Critique
CS : C. Spéciale
Mode de
défaillance
Potentiel - O -
2
Produit
Rasoir BIC-JET
N° AMDEC
1
Fc2
Fc3 / Fc4
Fc5
Seuil d'occurrence
Effets du mode
O de défaillance
-G-
G
7
Client impatient
3
Voir Arbre de
défaillance N°1
7
Désagrément du
client
5
Voir Arbre de Reprise matériau Sem
26
défaillance N°2
tête éprouvé
Client mécontent
=> risque perte
client
Client mécontent
2 => risque perte
client
1
8
8
Causes du
mode de
défaillance
Sem
30
A
5
100
Résultat
SURVEILLANCE
V
cal
Redessin des
lames plus
longues
Form 001
Indice :
Page :
Roseline B.
François H.
2
4
16,7
Validation
-V-
Rien
V
C VJR
réel
10
60
v
Validation par revue + tests
prototype sur banc intégrant
5
les variabilités de
4
production et d’utilisation
(7 points)
80
j
Rien
10
80
j
6
96
j
CS
12,5
CS
Tests prototypes sur banc
6,25
en conditions nominales
(4 points)
Fp2
Fc1
A
ACTIONS
CS
CC
Doc No :
Sous-système
Tous
25/12/08
Date
Taux d'hommes
préhension < 90%
Rien
5
Désagrément du
client
Allergie de la main
Choix d'un
caoutchouc
autorisé
3
Arrêt maladie du
10
client
Manche trop
"dur"
5
Couverture du
Sem
manche par du
30
caoutchouc soft
Roseline B.
2
CC
10
Rien
10
100
j
3,33
Validation par revue +
endurance par panel client
(11 points)
2
60
v
Tableau 3.15 : AMDEC Fonctionnelle complète du rasoir effectuée selon notre approche
Page 147/226
Chapitre 3
Comme on peut le remarquer sur notre formulaire, la note de criticité finale est recalculée
en fonction du niveau de validation réellement appliqué et un petit indicateur visuel (Vert,
Jaune, Rouge) s’affiche en bout de ligne selon les règles suivantes :
- Rouge : Criticité obtenue supérieure à la criticité objectif.
- Jaune : Criticité obtenue comprise entre la criticité objectif et 80% de cette valeur.
- Vert : Criticité obtenue inférieure à 80% de la criticité objectif.
Les validations ainsi déterminées sont alors renseignées dans le plan de validation
fonctionnel tel que présenté ci-dessous :
PLAN DE VALIDATION FONCTIONNEL
Produit : Rasoir
N°
action
Critère
Date : 01/04/2009
Objectif
Démarche de
validation
Conditions du tests
Revue de design
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
1
Effort de coupe
< 20 N
Essais de
robustesse sur banc
2
Durabilité
> 1 an
3
Allergies
aucune
Revue de matériau
Panel client
- Poils 1 mm à 3 mm
- Lames neuves et usées
- Densité 10 à 100 poils / cm²
- Peaux type européen, asiatique
- Vitesse de rasage de 0,3 à 3 m/min
- Angle tête-lames : 30 et 60°
- Lames Inox + acier
-Taux de sortie lames : 1/10e et 3/10e
- Longueur Poils : 3 mm
- Densité 50 poils / cm²
- Peau type européen
- Vitesse de rasage 1 m/min
- Peaux type européen, asiatique,
africain, latino-américain
Indice : A
Nb de
Phasage de la
Responsable
validation
validations
1 revue
Phase design
Responsable
R&D
30 systèmes
Phase protos
Labo EQS
7
Phase protos
Labo EQS
1 revue
Phase design
30 systèmes
Statut
Responsable
R&D
Institut
Phase protos
statistique
Tableau 3.16 : Plan de validation fonctionnel du rasoir construit suite à notre AMDEC
Fonctionnelle
Le plan de validation fonctionnel est ainsi construit, au juste nécessaire !
Au niveau de la validation de l’effort de coupe, il a été défini de monter un test sur
prototype prenant en compte l’ensemble des variabilités de production comme
d’utilisation. Pour cela, le groupe de travail a dessiné un P-Diagram.
Le P-Diagram a été proposé en 1989 par le docteur Madhav S. PHADKE [Phadke, 1989] dans
son livre « Quality Engineering Using Robust Design », il est maintenant repris dans le recueil
FMEA du QS 9000 [Chrysler, Ford, GM, 2008] comme aide à la recherche des paramètres
influent sur une caractéristique donnée. Comme le montre le schéma ci-dessous, le PDiagram est une représentation schématique des différents facteurs qui peuvent générer
des variations sur la réponse mesurée d’un produit (output) :
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Chapitre 3
Facteurs contrôlés
Facteur
Signal
Sortie Y
Système
Facteurs bruits
Produits et environnement
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Figure 3.11 : Représentation d’un P-Diagram
Selon TAGUCHI [Taguchi, 1987], les facteurs pouvant impacter la performance d’un système
peuvent être classés en trois catégories :
- Les facteurs signal (inputs). Ils correspondent aux entrées du système. Dans le cas de
notre rasoir, cela pourrait être le mouvement du rasoir sur le visage donné par la
main.
- Les facteurs de contrôle. En conception système, les facteurs de contrôle constituent
les points clé de conception dont on sait pertinemment en quoi ils jouent sur la
performance du système. Pour notre rasoir, la nature du matériau des lames, la
géométrie des lames par rapport à la tête, etc. constituent des facteurs de contrôle.
- Les facteurs de bruit. Ce sont des facteurs que l’on ne peut régler pour des raisons
techniques ou de coût ; pourtant, en variant, ils peuvent affecter la performance de
la caractéristique de sortie Y. Dans sa thèse, Sylvain ROCHON [Rochon, 1996] classe
les facteurs de bruit en trois classes :
∗ Les facteurs bruits externes, liés aux variations des conditions
d’environnement. Pour notre rasoir, la variabilité de la force exercée par la
main de l’utilisateur sur le rasoir serait classée dans cette catégorie.
∗ Les facteurs bruits internes, générés par la détérioration des composants du
système (rouille ou usure des lames par exemple).
∗ Les facteurs bruits entre produits, dus notamment à la variation des
composants du fait des dispersions liées à la fabrication (variabilité de la
proportion de sortie des lames par rapport à la tête engendrée par le
montage).
Pour y remédier aux impacts néfastes de la variabilité des facteurs de bruit, TAGUCHI
[Taguchi, 2000] a introduit la notion de robustesse qui caractérise la sensibilité du système à
ces facteurs bruits. L’ingénierie robuste [Fowlkes, 1998] consiste donc à optimiser le réglage
des facteurs de contrôle de telle sorte qu’ils limitent au mieux l’impact des facteurs bruits.
Page 149/226
Chapitre 3
Imaginons par exemple une réponse Y (l’effort de coupe par exemple) qui réagit selon la loi
décrite ci-dessous au réglage du facteur X (proportion de sortie des lames par rapport à la
tête par exemple) :
Réponse Y
∆Y
∆Y
∆X
∆X
Facteur X
Réglage 2
Réglage 1
Dans ce cas, le concepteur aura tout intérêt à régler le facteur X position 2 car le produit
sera alors beaucoup plus robuste à la variation de ce facteur autour se sa position
(variations de montage par exemple).
Vitesse de
déplacement du
rasoir sur le
visage
Taux de sortie
des lames / tête
Nature des lames
Angle tête -lames
Ainsi, le groupe a dessiné le P-Diagram suivant :
Effort de
coupe
Type de peaux
Longueur des poils
Usure lames
Rasoir
Densité de poils
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Figure 3.12 : Prise en compte de la robustesse en conception
Figure 3.13 : P-Diagram correspondant à l’exigence « effort de coupe » du rasoir
Ce schéma a permis au responsable du laboratoire d’essai de construire un plan de
robustesse (plan produit au sens de TAGUCHI). Dans ce plan, notre technicien a mixé un
premier plan d’expériences avec les facteurs de contrôle et un second plan avec les facteurs
bruit, la réponse étant l’effort de coupe (un facteur composé appelé « poils » ,constitué de
Page 150/226
Chapitre 3
la densité des poils et de la longueur des poils, a été utilisé pour réduire la taille du plan
d’expérience). Le tableau ci-après montre la construction de ce plan :
Essai Vitesse
rasage
1
2
3
4
5
6
7
8
Lent
Lent
Lent
Lent
Rapide
Rapide
Rapide
Rapide
Angle
Tête /
lame
30 °
30 °
60 °
60 °
30 °
30 °
60 °
60 °
1
S1
neuve
europ
Nature
lames
Répétition
Poils
Usure lame
Type peau
Taux sortie
lames
Inox
Acier
Inox
Acier
Inox
Acier
Inox
Acier
3/10e
1/10e
1/10e
3/10e
1/10e.
3/10e
3/10e
1/10e
28
35
33
40
35
41
48
43
2
S1
usée
asie
27
26
23
24
28
35
30
31
3
4
S2
S2
neuve usée
asie europ
28
27
18
25
26
34
31
30
Moyennes
Variances
S/N
27,5
30
27,25
32
31,5
37,5
39
36,25
0,33
18,00
65,58
75,33
28,33
12,33
96,67
44,92
-28,79
-29,63
-29,07
-30,41
-30,09
-31,52
-32,09
-31,33
27
32
35
39
37
40
47
41
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tableau 3.17 : plan produit mené sur la caractéristique « effort de coupe »
Conformément à la théorie des plans produit [Pillet, 1997], la moyenne et la variance ont
été calculée pour chaque essai du plan principal (plan sur les facteurs de contrôle). La
configuration pour laquelle la moyenne sera la plus basse (effort de coupe le plus faible) et
la variance la plus faible (non sensibilité aux facteurs de bruit) sera retenue.
Cependant, on se rend compte que le choix n’est pas toujours trivial. En effet, l’essai N°3
donne une configuration pour laquelle la moyenne est la plus basse (effort de coupe
minimum) alors que c’est l’essai N°1 qui a la variance la plus faible (meilleure robustesse aux
facteurs de bruit).
Pour aider l’expérimentateur, TAGUCHI a introduit l’indicateur « rapport signal/bruit »
(colonne S/N), la meilleure configuration étant celle qui amène le rapport signal bruit le plus
élevé. Même si depuis TAGUCHI, de nombreuses lois ont été testées pour comparer la
meilleure robustesse d’une situation [Pierreval, 2007], nous resterons ici sur la définition du
rapport signal / bruit originelle proposée par TAGUCHI qui se calcule de la façon suivante :
Situation
Recherche d’un
nominal
Rapport Signal / Bruit
 Y2 
2


2
−10log (Y −cible) +σ ou 10log  2 


σ 
(
)
Recherche d’un
minimum
−10log Y 2+σ2
Recherche d’un
maximum
2 
 1 
σ


− 10log
1 + 3 2 

 2
Y 
Y 
Tableau 3.18 : Formules de calcul du rapport signal / bruit d’après G. TAGUCHI
Dans notre cas, l’objectif étant de réduire l’effort de coupe, le rapport signal/bruit a été
calculé selon la situation « recherche d’un minimum ».
Page 151/226
Chapitre 3
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Le graphe des effets sur les réponses moyennes (moy), variances (var) et rapport signal /
bruit (S/N) est le suivant :
La configuration la plus robuste étant celle qui présente le rapport signal/bruit le plus élevé,
Le concepteur devra dessiner son rasoir de telle sorte que l’angle tête-lames soit de 30°,
choisir des lames en inox sorties de 1/10e de mm par rapport à la tête, et noter dans la
notice d’utilisation que l’on obtient un meilleur rasage en se rasant lentement.
On remarquera que le plan d’expérience étant fractionnaire, cette configuration n’a pas été
testée dans le plan d’expériences (cependant, l’utilisation du modèle issu de ce plan permet
de prévoir un effort moyen de coupe de 27,9 avec un écart type de 5,8 ce qui donne un
rapport signal / bruit (S/N) de -28,4).
Page 152/226
Chapitre 3
7.
Détermination de la relation fonction / caractéristique par la matrice
d’impact
d'impact
(cf. §7)
(cf. §8)
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
L’impact d’une caractéristique produit (une cote par exemple) sur les fonctionnalités
attendues du système n’est pas toujours a priori évident, notamment lorsque les équipes de
conception sont conséquentes et où chaque concepteur n’a qu’une vision parcellaire du
système.
Pour formaliser les liens existants entres les caractéristiques des composants et les
fonctionnalités système, nous proposons un outil que nous appelons « matrice d’impact »,
largement inspiré de la seconde maison du QFD (pour Quality Function Deployment, aussi
appelé « maisons de la qualité », développé en 1966 par Dr. Yoji Akao [Akao, 1994]).
Dans notre approche, nous préconisons de mettre en œuvre cet outil dès la conception
détaillée de la state étudiée du système, c'est-à-dire lorsque :
- Dans le cadre de composants achetés (niveaux N-1 du découpage PBS), l’ensemble
des spécifications fonctionnelles de l’ensemble des composants ont été écrites.
- Dans le cadre de composants dessinés en interne, l’ensemble des caractéristiques
ont été cotées.
Dans cette matrice, les fonctionnalités attendues du système, issues du cahier des charges
fonctionnel construit suite à l’analyse fonctionnelle (voir chapitre 1), sont notées en
colonnes. Les caractéristiques des composants, issues des dessins de définition de ces
composants, sont quant à elles listées en ligne.
Au croisement des lignes et des colonnes, dans une approche « quoi / comment », nous
demandons au groupe de travail d’évaluer la contribution de la caractéristique du
composant (en ligne) sur la fonctionnalité étudiée (en colonne). Contrairement au QFD où
ces contributions sont classiquement renseignées par des notes (1 pour contribution faible,
3 pour contribution modérée et 9 pour une forte contribution), nous évaluons cette
contribution directement en pourcentage.
Afin d’aider le groupe à déterminer ces pourcentages de contribution, nous avons
déterminé une série de règles selon que l’on connaisse la loi mathématique reliant la
caractéristique du composant à la fonction impactée ou pas.
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Chapitre 3
7.1. Cas où on dispose d’une relation Y = f(x1, …,xk) connue
Dans le cas où on dispose d’une relation Y = f(x1, …,xk) connue que nous supposerons ici
k
linéaire du type Y = α 0 + ∑ α i xi , comme par exemple dans le cas où une fonctionnalité Y
i =1
est donnée par une chaine de cotes, les contributions seront calculées différemment selon
que le tolérancement ait été fait de façon statistique ou au pire cas.
7.1.1. Calcul des contributions dans le cas d’un tolérancement statistique
Selon la norme XP E 04-008 [Afnor, 2009], lorsqu’on réalise un tolérancement statistique,
chaque caractéristique entrant dans la relation reçoit l’intervalle de tolérances suivant :
ITEF
ITJ = β j
∑α
j
2
i
β j2
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Avec βj pondération de faisabilité, valeur positive associée à une caractéristique
fonctionnelle élémentaire et proportionnelle à sa dispersion de fabrication prévisionnelle
comparativement aux autres caractéristiques.
Dans ce cas, la contribution de la caractéristique j est donnée par la formule suivante :
Contribution =
βj
∑α
j
2
i
β 2j
Exemple :
Si deux caractéristiques X1 et X2 interviennent de façon égale dans une chaine de cotes
Y = x1 − x2 .
Les pondérations de faisabilité étant identiques (β = 1), leur pourcentage de contribution
sur la fonctionnalité Y vaudra :
1
Contribution =
= 0.707 = 70%
2
D’une façon générale, si on a k cotes dans une chaine de cote linéaire avec des
pondérations de faisabilité à 1 (cas classique) tolérancée de façon statistique, les
1
contributions de chacune des cotes sont égales à
.
k
Dans ce cas, la somme des contributions des caractéristiques sur une fonctionnalité donnée
pourra dépasser les 100%.
7.1.2. Calcul des contributions dans le cas d’un tolérancement au pire cas
Dans la configuration d’un tolérancement au pire cas, la norme XP E 04-008 [Afnor, 2009]
donne un intervalle de tolérance pour chaque caractéristique entrant dans la relation de la
forme :
ITEF
ITJ = β j
∑
j
αjβj
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Chapitre 3
Dans ce cas, la contribution de la caractéristique j est donnée par la formule suivante :
Contribution =
βj
∑jαj βj
Exemple :
Si nos deux caractéristiques X1 et X2 interviennent de façon égale dans une chaine de cotes
Y = x1 − x2 , leur pourcentage de contribution sur la fonctionnalité Y vaudra :
Contribution =
1
= 0.5 = 50%
2
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
D’une façon générale, si on a k cotes dans une chaine de cote linéaire avec des
pondérations de faisabilité à 1 (cas classique), tolérancée au pire cas, les contributions de
1
chacune des cotes sont égales à .
k
Dans ce cas, la somme des contributions des caractéristiques sur une fonctionnalité donnée
donnera obligatoirement 100%.
7.2. Cas où on ne dispose pas d’une relation Y = f(x1, …,xk) connue
Dans le cas où on ne dispose pas d’une relation Y = f(x1, …,xk) connue comme par exemple
pour évaluer l’impact d’une couleur et d’une brillance sur un esthétisme, les pourcentages
seront évalués de façon subjective par le groupe de travail.
Pour aider le groupe de travail à faire son évaluation et ainsi en limiter la variabilité, nous
préconisons l’utilisation d’une grille de cotation qui fixe des valeurs repère de contributions
selon l’impact supposé de la caractéristique. La grille que nous proposons ci-dessous a
quatre niveaux 1, 4, 7, 10 comme classiquement utilisé en AMDEC, cependant, libre au
groupe de travail d’adapter les pourcentages au cas par cas :
Contribution
Impact
Exemple
La défaillance de la caractéristique
élémentaire entrainera à coup sûr la
défaillance de la fonctionnalité
Impact d’une marque sur une fonction esthétique : La
présence d’une marque seule rend la fonction KO, l’impact
est de 100%
70%
entrainera sûrement une défaillance de la
fonctionnalité
La caractéristique se combine avec une autre pour garantir la
fonction. Une défaillance de cette caractéristique risque de
détériorer la fonction si la seconde caractéristique est
également en limite
40%
entrainera peut-être une défaillance de la
fonctionnalité dans un cas extrême
Une nuance de matière plastique non conforme pourrait avoir
une influence sur la dégradation de la couleur dans le temps.
10%
La caractéristique a théoriquement une influence sur la
La défaillance de la caractéristique pourrait
caractéristique, mais les spécifications sont telles qu’il
altérer la fonctionnalité dans les cas
faudrait sortir de ces spécifications de façon radicale (ex
extrêmes
500%) pour avoir un impact sur la fonctionnalité.
100%
Tableau 3.19 : Notre grille d’évaluation des contributions
Ici aussi et comme en notation AMDEC, l’animateur du groupe s’efforcera de trouver le
consensus entre les membres du groupe, l’utilisation de la moyenne des contributions
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Chapitre 3
données par chacun étant utilisée en dernier recours si les membres du groupe n’arrivent
pas à parvenir à un accord.
Le dessin ci-dessous montre la matrice d’impact qu’aurait pu réaliser un groupe de travail à
propos de notre rasoir. On remarquera que parfois, le groupe de travail a décidé de donner
une contribution de 30% même si la grille de cotation ne donne pas cette valeur a priori :
Fonction
Pièces
Manche
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tête
Lames
Contrelames
Lubrifiant
Capuchon
Cible et
Tolérances
Fc2
Critères de performances
(en terme fonctionnels)
Fiabilité
Taux hygrométrie
surfacique
Confort tactile
Taux d'allergies de la
main
Taux de coupures
Taux d'allergies du
visage
Durabilité
Durabilité
Esthétisme
Fc5
Confort de rasage
Fc4
MTTF
Fc3
Durabilité
Fc1
Effort de coupe
Fp2
Temps de coupe
Fp1
Objectifs
5 min ±
2 min
20N
Max
1 an
mini
10
rasages
> 90%
satisf.
10
rasages
85% ±
3%
> 90%
satisf.
<1‰
< 10
ppm
<1‰
1 an
mini
1 an
mini
> 90%
satisf.
Gravité fonctionnelle
Caractéristiques
élémentaires sur les
composants du produit Ф6 ± 0,5
Section
40%
40%
Caoutchouc
Nature
40%
70%
40 ± 0,3
Longueur
40%
10 ± 0,2
largeur
10%
Nature
10%
0 ± 1°
Position / manche
Longueur
7 ± 0,05
largeur
Inox
Nature
0,1 ± 0,02
40%
40%
10%
Polypropylène
37 ± 0,1
10%
100%
10%
10%
40%
10%
10%
40%
40%
40%
40%
40%
70%
100%
70%
40%
70%
10%
40%
Taux de sortie / tête
40%
10%
40%
10%
0,1 ± 0,02
Taux de sortie / contre-lame
40%
10%
40%
10%
39 ± 0,3
Longueur
10%
40%
10%
100%
40%
100%
100%
10%
9 ± 0,05
largeur
10%
Polypropylène
Nature
10%
33 ± 0,1
Longueur
10%
1 ± 0,1
largeur
70%
0,3 ± 0,05
Epaisseur
Aloe
Nature
0 ± 1°
Parallélisme / contre-lame
41 ± 0,3
11 ± 0,2
Polyéthylène
Longueur
largeur
Nature
10%
10%
40%
10%
40%
40%
40%
10%
10%
40%
40%
10%
10%
70%
40%
70%
40%
100%
100%
100%
100%
100%
10%
Tableau 3.20 : Définition des contributions des caractéristiques des composants sur les
fonctionnalités du rasoir
A ce niveau, on ne peut encore pas parler d’innovation à propos de notre matrice, celle-ci
étant trop proche d’une matrice du QFD (le QFD est aujourd’hui considéré comme un des
éléments primordiaux du « Design For Six Sigma » [Chowdhury, 2003] [Creveling, 2003] et
est d’ores et déjà intégré dans les programmes de formation universitaires et appliqué par
les élèves dans le cadre de leurs projets [Arcidiacomo, 2006]. Au niveau industriel, le QFD
est classiquement utilisée chez FORD [Sodenborg, 2004]), mais c’est dans son utilisation,
notamment pour évaluer les notes de gravité en approche composant de l’AMDEC Produit,
que se situe notre principal apport (voir paragraphe 9.2 du présent chapitre).
Cependant, la matrice d’impact joue un rôle important dans le souci de conserver tout au
long du processus de développement la mémoire de l’importance de chaque caractéristique
élémentaire sur les fonctions du produit. A travers les contributions, on garde la trace de
l’impact de chaque caractéristique tout au long du développement mais aussi dans toute la
vie du produit.
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Chapitre 3
8.
Amélioration de l’efficience au niveau de l’APR agression
d'impact
(cf. §7)
(cf. §8)
I x M faible
I x M Fort
I x M moyen
(cf. §9)
Non
Pas de validation
(cf. §8.2)
(cf. §8.2)
Occurrence forte ?
(cf. §9.4)
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Au chapitre 1, nous avons exposé deux approches différentes pour réaliser les AMDEC
Produit : l’approche que nous avons appelée « fonctionnelle » et l’approche dite
« composants ». Ces deux approches étant complémentaires par leurs objectifs, il serait
intéressant de les mener de front ; mais cela doublerait de fait les temps d’analyse. Le
concepteur est donc souvent contraint de choisir l’une ou l’autre des approches dans un
souci de gain de temps, malheureusement au détriment de l’efficacité en termes de
maîtrise de risque.
Aussi, eu égard aux avantages portés par chacune des approches, nous proposons de ne pas
choisir entre l’une ou l’autre des méthodologies, mais de mener chacune d’entre elle, en se
concentrant uniquement sur les points qui méritent une analyse.
Tout comme l’APR fonctionnelle simplifiée nous servait à paramétrer les analyses de risque
fonctionnelles à mettre en œuvre, nous proposons d’utiliser une APR agression simplifiée
pour paramétrer les analyses de risque à réaliser au niveau des composants.
8.1. Positionnement de chaque composant dans notre matrice Importance / Maîtrise
Chaque composant et liaison inter-composant répertoriés dans l’analyse fonctionnelle
interne est positionné dans notre matrice « Importance (I) » / « Maîtrise (M) » (ces noms
nous semblant plus parlants que « Gravité » et « Occurrence »), chacun de ces critères étant
toujours évalué sur une échelle de 1 à 4.
L’importance du composant est positionnée sur l’axe des abscisses de notre matrice en
fonction de l’importance de la fonction pour laquelle il a été créé. Si un composant entre
dans la réalisation de plusieurs fonctions, seule la fonction la plus « importante » sera prise
en compte. Cette importance des composants est évaluée selon la grille de cotation ciaprès, grille correspondant à la grille que nous avons utilisée pour évaluer l’importance des
fonctions dans le paragraphe consacrée à l’Analyse Préliminaire de risque fonctionnelle.
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Chapitre 3
Note
1
2
3
4
Importance
· Composant impactant une l'esthétisme ou la bruyance du système. En cas de défaillance,
l’utilisateur peut continuer à utiliser son système ; il n’y aura pas d'intervention si la défaillance
intervient en dehors de la période de garantie.
· Composant impactant une fonction secondaire dont la défaillance permetrait cependant à
l’utilisateur de continuer à utiliser son système : une intervention s’imposera mais pas
· Composant impactant une fonction primaire dont la défaillance conduirait à un arrêt total du
système nécessitant une intervention pour le rendre à nouveau utilisable (notion de « panne »).
· Composant impactant une fonction sécuritaire dont la défaillance est susceptible d’entraîner des
risques de morts ou de dommages corporels pour l’homme (utilisateurs, occupants, ...).
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tableau 3.21 : Grille de cotation de l’importance de la fonction impactée par le composant
Sur le second axe de notre matrice est évalué le niveau de maîtrise de l’entreprise vis-à-vis
de la réalisation dudit composant. De même que pour l’APR fonctionnelle, nous proposons
de coter cette maîtrise en fonction du niveau d’innovation intégré dans la conception du
composant étudié [De Toni, 1999] et sur l’impact du nombre potentiel de défaillances qu’il
pourrait engendrer sur la santé financière de l’entreprise. La grille correspondante est la
grille suivante :
Note
1
2
3
4
Niveau de Maîtrise
Composant éprouvé (et satisfaisant) dans les mêmes conditions d'utilisation :
=> Il est pratiquement impossible qu'un composant de ce type défaille au cours de la durée de vie de
Composant éprouvé mais pas dans ces conditions d'utilisation ou composant qui
historiquement a donné des défauts a priori résolus
=> Il est possible que quelques composants de ce type défaillent au cours de leur durée de vie
Nouveau composant mais de concept éprouvé
=> Il est possible qu'une part non négligeable des composants de ce type présentent une défaillance
au cours de leur vie impactant la rentabilité du produit (retours garantie)
Nouveau composant de concept innovant
=> Il est possible qu'une majorité des composants de ce type présentent des défaillances au cours de
leur vie engendrant un problème d'image de marque du produit voire de l'entreprise
Tableau 3.22 : Grille de cotation du niveau de maîtrise du composant
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Chapitre 3
En ce basant sur les contributions de la matrice d’impact vues au chapitre précédent pour
évaluer l’importance des composants et sur le niveau d’innovation apporté à chacun d’entre
eux, le groupe d’analyse a positionné composants et liaisons inter-composants du système
de la manière suivante :
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N
i
v
e
a
u
d
'
i
n
n
o
v
a
t
i
o
n
Nouveau composant de
concept innovant
- Tête
- contre-lames
- Liaison tête/lames
- Liaison lames/contrelames
Nouveau composant mais
de concept éprouvé
Composant éprouvé mais
pas dans ces conditions
d'utilisation ou composant
qui historiquement a donné
des défauts a priori résolus
Composant éprouvé (et
satisfaisant) dans les
mêmes conditions
d'utilisation
- Lames
- Lubrifiant
- Liaison main/manche
- Liaison lames/poils
- Capuchon
- Liaison contre-lames /
lubrifiant
- Manche
- Liaison manche/tête
- Liaison lubrifiant/peau
Composant impactant
esthétisme / bruyance
Composant impactant
fonction secondaire
Composant impactant
fonction primaire
Composant impactant
fonction sécurité
Impact client
Tableau 3.23 : Positionnement de chacun des composants et liaisons du rasoir dans notre
grille Importance / maîtrise
D’un point de vue pratique, le groupe d’analyse peut :
- soit positionner chacun des composant et liaison inter-composants dans la matrice
Importance / Maîtrise comme montré ci-dessus.
- soit renseigner directement la note d’importance et de maîtrise en face des
composants dans le tableau d’analyse fonctionnelle afin de limiter les documents
connexes.
Avec le même raisonnement que celui que nous avions proposé pour valider la conception
des systèmes d’un point de vue fonctionnel (les validations doivent être d’autant plus
importantes qu’elles sont réalisées par des concepts innovants et que leur impact sur le
client est important), nous proposons la grille suivante pour déterminer selon quelle
méthode seront définies les démarches de validation des composants à mettre en œuvre au
cours du projet :
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Chapitre 3
Matrice de choix des outils de détermination des méthodes de validation
N
i
v
e
a
u
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
d
'
i
n
n
o
v
a
t
i
o
n
Nouveau composant de
concept innovant
AMDEC Produit
AMDEC Produit
Validation obligatoire par
endurance protos
intégrant variabilité
production, conditions
sévérisées
Nouveau composant mais
de concept éprouvé
Vérification conformité
au référentiel de
concertion
AMDEC Produit
AMDEC Produit
défaillance
Composant éprouvé mais
pas dans ces conditions
d'utilisation ou composant
qui historiquement a donné
des défauts a priori résolus
Rien
Vérification copie
conforme + Validation
utilisation par revue
effectuée par un expert
AMDEC Produit
défaillance
Composant éprouvé (et
satisfaisant) dans les
mêmes conditions
d'utilisation
Rien
Rien
Vérification de la copie
conforme
Vérification de la copie
conforme
Composant impactant
esthétisme / bruyance
Composant impactant
fonction secondaire
Composant impactant
fonction primaire
Composant impactant
fonction sécurité
défaillance
Impact client
Tableau 3.24 : Matrice de choix des outils de détermination des méthodes de validation des
composants en fonctions des niveaux de Maîtrise et d’Importance
Encore une fois, même si la matrice proposée ci-dessus, étant la synthèse des différentes
matrices de ce type que nous avons pu expérimenter dans diverses entreprises de divers
secteurs, a vocation à être utilisable par le plus grand nombre d’entreprises possibles,
chaque entreprise demeure évidemment libre de l’adapter en fonction de son niveau de
maturité dans la maîtrise des outils de la Sûreté de Fonctionnement et de ses spécificités
sectorielles propres.
Ainsi, pour notre rasoir, les outils mis en œuvre pour déterminer les modes de validation
des différents composants et liaisons inter-composants seront les suivants :
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Chapitre 3
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Composant
Importance Maîtrise
"I"
"M"
Type d'AMDEC
à réaliser
Manche
Tête
3
1
Validation par vérification de la copie conforme
3
3
Validation définie par AMDEC Produit
Contre-lame
3
3
Validation définie en fonction du niveau SIL défini par
arbre de défaillance
Lames
4
3
Capuchon
1
1
Rien
Validation par vérification de la copie conforme + mode
d'utilisation validée par expert
Validation par vérification de la copie conforme + mode
d'utilisation validée par expert
Lubrifiant
2
2
Liaison Main / Manche
2
2
Liaison Manche / Tête
3
1
Liaison Tête / Lames
3
3
Liaison Lames / Contre-lames
3
3
Liaison Lames / Poils
3
2
Liaison Contre-lame / Lubrifiant
2
1
Rien
Liaison Lubrifiant / Peau
4
1
Tableau 3.25 : Mode de détermination des méthodes de validation des composants et
liaisons de notre rasoir
Dans notre exemple, on voit donc que seuls 6 composants ou liaisons sur 13 nécessitent une
analyse poussée par AMDEC ou arbre de défaillance, les autres ne faisant l’objet que d’une
validation par revue voire pas de validation du tout.
ème
L’utilisation d’un tel paramétrage permet donc un gain de temps théorique de 7/13 (soit
54%) par rapport aux approches classiques qui demandent que chaque composant et liaison
inter-composant soient analysés par une méthode type AMDEC.
Ce type de paramétrage permet donc au concepteur de maintenir ses risques à des niveaux
acceptables, tout en réduisant le temps d’analyse, notamment celui consacré aux AMDEC.
Une telle approche contribue à relever le défi actuel de la réduction des temps de
développement couplé à l’accroissement des durées de garantie client, observé notamment
dans l’industrie automobile.
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Chapitre 3
9.
Notre approche de détermination des validations composants par
l’AMDEC produit (approche composant)
(cf. §8)
I x M faible
I x M moyen
I x M Fort
(cf. §9)
Non
Pas de validation
(cf. §8.2)
(cf. §8.2)
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Fin
Oui
Occurrence forte ?
(cf. §9.4)
Validations OK ?
Oui
Non
(cf. §9.3)
Les griefs que nous avons émis pour l’approche « fonctionnelle » de l’AMDEC Produit
s’appliquent évidemment également à l’approche dite « composant » :
- Non primeur des approches de conception robuste sur les actions de validation par
la cotation à iso-valeur des critères d’Occurrence, de Gravité et de Validation.
- Sur-qualité lorsque des démarches de validation sont entreprises alors que
l’occurrence est très basse.
- Perte de temps dans la réalisation des AMDEC par une recherche de causes
systématique y compris pour des défaillances qui, a priori, n’arriveront pas (note
d’occurrence très faible).
Ainsi, tout comme pour l’approche fonctionnelle, nous proposons d’utiliser l’AMDEC Produit
dans sa version « composant » pour définir le mode de validation des composants et des
liaisons inter-composants, à mettre en œuvre dans le projet. Ces validations seront
dimensionnées de telle sorte que toutes les défaillances potentielles des composants ou des
liaisons soient traitées à « ISO-Risque ».
Les grandes étapes de notre approche sont donc les suivantes :
- Rechercher les défaillances potentielles, en coter l’occurrence.
- Définir les effets de ces défaillances et en évaluer la gravité réelle grâce à la matrice
d’impact.
- Rechercher une Action Corrective pour réduire les occurrences les plus fortes.
- Définir le plan de validation nécessaire et suffisant pour obtenir l’objectif de criticité
souhaité.
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Chapitre 3
9.1. Recherche des défaillances potentielles, et en coter l’occurrence
De même que pour l’approche fonctionnelle pour laquelle nous avions proposé un
formulaire différent du formulaire classique à cause de la différence de séquencement de
l’analyse, nous proposons pour l’AMDEC Produit dans sa version composant un formulaire
du même type qui modifie l’ordre des colonnes pour le mettre en phase avec notre
approche :
Client
AMDEC PRODUIT
(Approche composant)
Pilote
Animateur
SYSTÈME
N°
Produit
CC : Caractéristique Critique
CS : Caractéristique Spéciale
Date
Ind. AMDEC
Seuil d'occurrence
Composant /
Liaison
Défaillance
Potentielle
-O-
Action de maîtrise
O
Effets défaillance
(Effets potentiels)
-G-
CC
CS
G
Causes défaillance
(Causes possibles de la
défaillance)
Doc No :
Indice :
Sous-système
N° AMDEC
Page :
ACTIONS
SURVEILLANCE
Mesures prises
Validation
(plan de validation)
-V-
Délai Responsable O'
V
cal
Résultat
V
C
réel
VJR
LIEN AVEC
L'ANALYSE
FONCTIONNELLE
INTERNE
ANALYSE DES DEFAILLANCES
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
RECHERCHE DES ACTIONS CORRECTIVES
POUR REDUIRE LES OCCURRENCES
DEFINITION DU PLAN
DE VALIDATION
Tableau 3.26 : Proposition de formulaire AMDEC Produit approche composant
Ainsi, tout comme pour l’AMDEC classique, notre approche démarre par la recherche des
défaillances potentielles. Ces défaillances correspondent à ce qui ne va pas sur le
composant ou la liaison (rouille du composant, prise de jeu inter-composants,
désolidarisation de deux composants, …). Pour tendre vers l’exhaustivité dans la recherche
des défaillances, nous conseillons vivement partir du bloc diagramme fonctionnel de
l’analyse fonctionnelle interne en recherchant les défaillances potentielles au niveau du 1er
composant, puis au niveau de la liaison composant 1 / composant 2, ensuite au niveau du
deuxième composant puis au niveau de la liaison composant 2 / composant 3, et ainsi de
suite (voir le descriptif détaillé de l’AMDEC Produit en approche composant au chapitre 1).
Les défaillances trouvées, nous en évaluons tout de suite l’occurrence « O ». Même si notre
approche ne suppose pas l’utilisation de grilles particulières pour coter l’occurrence, nous
préconisons l’utilisation d’une grille de type Renault [Renault, 2000] où l’occurrence est
graduée en fonction du niveau d’innovation mis par le concepteur dans la conception du
composant ou de la liaison étudiée.
Ainsi, le tableau suivant montre l’ensemble des défaillances potentielles que le groupe de
travail a trouvé sur les composants et liaisons à analyser de notre rasoir.
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Chapitre 3
Dans un souci de capitalisation, nous avons noté en bleu les modes de validation des autres
composants et liaisons (validation par copie conforme, par analyse de niveaux SIL, etc.)
définis par l’APR agression :
Pilote
Animateur
SYSTÈME
N°
1
2
3
Composant /
Liaison
Tête
5
Liaison Tête /
Lames
7
8
9
10
11
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12
13
Action de maîtrise
Lames
Liaison Lames /
Poils
Liaison Lames /
Contre-lames
Contre-lame
Liaison Contrelame / Lubrifiant
Lubrifiant
Liaison Lubrifiant /
Peau
Capuchon
O
Effets défaillance
(Effets potentiels)
-G-
1
A
Sous-système
Tous
Date
01/04/09
Seuil d'occurrence
ACTIONS
CC
CS
G
Causes défaillance
V
(Causes possibles de Mesures prises Délai Responsable O'
cal
la défaillance)
Doc No :
Indice :
Page :
SURVEILLANCE
Validation
(plan de
validation)
-V-
Form 002
A
Résultat
V
C
réel
VJ
R
Validation par vérification de la copie conforme au système de génération précédente + mode d'utilisation validée par expert
Validation par vérification de la copie conforme au système de génération précédente
Dégradation de l'état
de surface
Lames trop sorties
Prise de jeu
l'emploi
6
Produit
Rasoir BIC-JET
N° AMDEC
Ind. AMDEC
Défaillance
Potentielle
-O-
Liaison Main /
Manche
Manche
Liaison Manche /
Tête
4
Client
Générique
AMDEC PRODUIT
Nicolas S.
François F.
Reprise matériau têtes
standard
Rien
Rien
standard
standard
1
7
7
2
2
Usure prématurée
(Lames émoussées)
Lames trop sorties
de surface
Rien
10
Rien
Rien
Reprise matériau
contre-lames standard
7
7
1
Pas de validation particulière à prévoir
Tableau 3.27 : Recherche des modes de défaillances, de leurs effets et cotation associée dans
notre formulaire
9.2. Recherche des effets et évaluation de la gravité de ces défaillances grâce à la matrice
d’impact
L’étape suivante consiste donc à rechercher les effets de ces défaillances sur le client. Mais,
comme a pu le montrer la matrice d’impact, les caractéristiques impactent souvent
plusieurs fonctionnalités en même temps. Leur défaillance entraine donc souvent moult
effets clients qu’il est inenvisageable de noter dans leur intégralité par manque évident de
temps et d’espace. Aussi, il est classique de ne noter dans l’AMDEC que l’effet jugé le plus
important par le groupe. L’analyse des contributions effectuée lors de la construction de la
matrice d’impact permet au groupe de se baser sur une étude formalisée pour définir l’effet
le plus important qu’il convient de noter.
Les effets renseignés, l’étape suivant consiste à en coter la gravité « G ». Comme nous
l’avons présenté au chapitre 1, la note de gravité est fonction de l’impact de la défaillance
sur le client. Or en approche AMDEC, on considère classiquement que la liaison défaillance
du composant / effet client est sûre (de probabilité égale à 1). Ainsi, si on imagine un jeu
fonctionnel sécuritaire, chaque maillon de la chaine de cotes sera considéré sécuritaire,
quelque soit le nombre de maillons dans ladite chaine de cotes. Pourtant chacun sait que si
le nombre de maillons dans une chaine de cotes est important, la défaillance d’un des
maillons sera compensée par les autres. La note de gravité des maillons devrait donc être
liée au nombre de maillons entrant dans la chaine de cotes.
De plus, nous avons dit que dans les AMDEC, pour chaque défaillance n’est noté que l’effet
le plus important pour le client et donc seul cet effet est généralement pris en compte dans
l’évaluation de la gravité. Cependant, partant du principe qu’un client sera d’autant plus
exaspéré que son produit présente une foultitude de petites anomalies, certaines
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Chapitre 3
défaillances, impactant une multitude de fonctionnalités client, devraient voir leur note de
gravité plus élevée que les défaillances n’en impacte qu’une.
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L’approche que nous proposons consiste à coter la gravité en fonction de l’importance de
chacune des fonctionnalités impactées (importance déterminée par l’approche
fonctionnelle de l’AMDEC Produit vue plus haut dans ce chapitre), en pondérant
l’importance de ces fonctionnalités par la contribution amenée par la caractéristique
étudiée dans la réalisation de chacune d’entre elles (contribution renseignée dans la matrice
d’impact).
9.2.1. Détermination la note de gravité des fonctionnalités client
La première étape de notre approche de détermination de la note de gravité des
défaillances des composants consiste à déterminer l’importance de chacune des
fonctionnalités potentiellement impactée. Les notes de gravité fonctionnelle, correspondant
à l’importance de chacune des fonctionnalités attendues par le client et mentionnées dans
le cahier des charges fonctionnel, seront notées dans la matrice d’impact à la rubrique que
nous avons appelée « gravité fonctionnelle » :
- Pour les fonctionnalités sur lesquelles une analyse de type AMDEC Produit dans son
approche fonctionnelle a été réalisée, cette note correspond directement à la note
de gravité attribuée au mode de défaillance de chaque critère de performance.
- Pour les fonctionnalités pour lesquelles l’APR fonctionnelle n’a pas demandé
d’analyse de type AMDEC, cette note sera issue de la note d’importance évaluée lors
de l’APR et transformée sur une échelle de 1 à 10 pour être sur une échelle
comparable aux notes déterminées par l’AMDEC Produit.
Le tableau ci-dessous montre la correspondance que nous proposons entre la grille
d’Importance de d’APR fonctionnelle et la gravité fonctionnelle à renseigner dans la
matrice d’impact :
Libellé
· Fonctions esthétique ou bruyance impactée, l’utilisateur
peut continuer à utiliser son système ; il n’y aura pas
d'intervention si la défaillance intervient en dehors de la
période
de secondaire
garantie. dont la défaillance permet cependant à
· Fonction
l’utilisateur de continuer à utiliser son système : une
intervention s’imposera mais pas immédiatement.
· Fonction primaire dont la défaillance conduit à un arrêt total
du système nécessitant une intervention pour le rendre à
nouveau utilisable (notion de « panne »).
· Fonction sécuritaire dont la défaillance est susceptible
d’entraîner des risques de morts ou de dommages corporels
pour l’homme (utilisateurs, occupants, ...).
Note d'importance
en APR
Fonctionnelle
Note de gravité
fonctionnelle
1
2
2
5
3
8
4
10
Tableau 3.28 : Correspondance note d’Importance, note de gravité fonctionnelle
Page 165/226
Chapitre 3
Ainsi, le schéma ci-dessous montre comment sont évaluées les gravités fonctionnelles de
notre rasoir renseignées dans la matrice d’impact :
AMDEC Fonctionnelle
Effort de coupe >
20 N pour longueur
de poils < 3 mm
2
Rien
Rien
7
7
Reprise
matériau lames 1
10 rasage
du rasoir 1 lame
Soudage US
avec 3 points de 2
à 1 an
fusion
3
4
Client impatient
Désagrément du
client
Client
mécontent =>
risque perte
Client
mécontent =>
risque perte
G
3
5
8
8
CS
Manche
Outil de détermination
du mode de validation
à réaliser
FP1 : le rasoir doit permettre à la main de couper
les poils
3
3
Produit, causes recherchées
par Arbre de défaillance
FP2 : le rasoir doit permettre à la main d'hydrater
la peau
2
1
Rien
FC1 : le rasoir doit être préhensible par la main
2
1
Produit
FC2 : le rasoir doit préserver la peau
4
2
FC3 : le rasoir doit résister à l'eau
2
3
FC4 : le rasoir doit résister à la mousse à raser
2
1
FC5 : le rasoir doit plaire à l'œil
1
2
MTTF
Confort de rasage
Fiabilité
Taux hygrométrie
surfacique
Confort tactile
main
Taux de coupures
Fc2
Durabilité
Fc1
Effort de coupe
Caractéristiques
élémentaires
sur les pièces du produit Fp2
Temps de coupe
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Pièces
Cible et
Tolérances
Fp1
Objectifs
Maîtrise
"M"
Validation définie en fonction
du niveau SIL défini par arbre
de défaillance
CS
Fonction
Critères de performances
(en terme fonctionnels)
Importance
"I"
CS
CC
5 min ±
2 min
20N
Max
1 an
mini
10
rasages
> 90%
satisf.
10
rasages
85% ±
3%
> 90%
satisf.
<1‰
< 10
ppm
5
8
3
8
5
5
5
5
Ф6 ± 0,5
Section
40%
40%
Caoutchouc
Nature
40%
70%
10
10
Rien
Fc3
Fc4
Fc5
Esthétisme
Fp1
Action de
maîtrise
Fonction
Durabilité
Fonction
Effets du mode
O de défaillance
-G-
Durabilité
1
APR Fonctionnelle
Mode de
défaillance
Potentiel - O Temps coupe > 5
min pour gauchers
ayant une longueur
de poils < 3 mm
Taux d'allergies du
visage
SYSTÈME
N°
exigence
du CdCf
<1‰
1 an
mini
1 an
mini
> 90%
satisf.
5
5
2
10
10%
100%
40%
40%
Figure 3.17 : mode de détermination des gravités fonctionnelles dans la matrice d’impact
9.2.2. Détermination de la gravité des caractéristiques produit
Comme nous l’avons vu plus haut, la note de gravité allouée à la défaillance d’un composant
doit prendre en compte l’impact de cette défaillance sur chacune des fonctionnalités client
et l’importance de ces fonctionnalités pour le client.
9.2.2.1. Prise en compte de l’impact d’une défaillance sur une fonctionnalité donnée
Pour prendre en compte l’impact d’une défaillance d’un composant sur une fonctionnalité
donnée, nous avons pris l’hypothèse suivante :
« La gravité de la défaillance d’un composant n’augmente pas
proportionnellement avec sa contribution sur une fonctionnalité donnée, mais
avec sa racine carrée »
Ou de façon mathématique, si on appelle Gci la gravité d’une défaillance d’un composant
impactant avec un niveau de contribution Ci, une fonction i de gravité fonctionnelle Gfi,
cette gravité Gci est calculée par la formule :
Gci = Gfi Ci
(1)
Ainsi, comme le montre le graphe ci-dessous, la défaillance d’un composant impactant à
hauteur de 20 % une fonctionnalité ayant une gravité fonctionnelle évaluée à 10, aura une
note de gravité de 4 dans l’AMDEC Composant.
Page 166/226
Chapitre 3
Gc = Gf
G ravité en fonc tion de l'impac t
C
10
9
8
Contributions
7
20%
6
40%
5
60%
4
80%
3
100%
2
1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
G ra vité fonc tione lle
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Figure 3.18 : Gravité d’un composant en fonction de son impact sur une fonctionnalité
donnée
Ce report quadratique des gravités est facilement défendu dans le cas de critères entrant
dans une chaine de cotes linéaire (addition des variances et non des écarts types), notre
approche repose sur la généralisation de ce principe.
9.2.2.2. Prise en compte de l’ensemble des fonctionnalités
Pour prendre en compte l’impact sur l’ensemble des fonctionnalités dans le calcul de la note
de gravité finale de la défaillance d’un composant, nous avons posé cette seconde règle :
« Les gravités individuelles se combinent de façon quadratique »
Ou de façon mathématique, la note de gravité finale Gc d’une défaillance d’un composant
est calculée par de la façon suivante :
Gc =
∑ Gc ²
i
(2)
i
De même que pour le calcul de la note de gravité individuelle d’une défaillance d’un
composant sur une fonctionnalité donnée évaluée en fonction de son impact, l’addition
quadratique des gravités individuelles est fondée sur l’analogie avec l’addition des
variances, principe que nous avons transféré au calcul de la gravité de la défaillance d’un
composant impactant plusieurs fonctionnalités.
En injectant la formule (1) dans l’équation (2), il vient :
Gc =
∑ Gc ² = ∑ (Gf
i
i
i
i
Ci )² =
∑ C Gf ²
i
i
(3)
i
En AMDEC classique, les notes de gravité vont de 1 à 10. Aussi, pour retomber sur des
valeurs classiques de gravité, nous avons décidé de prendre pour note de gravité la valeur
calculée arrondie à l’entier le plus proche et maximisée à 10.
Page 167/226
Chapitre 3
Ainsi, comme le montre le graphe ci-dessous, deux gravités élémentaires calculées à 5
comme précédemment, vont se combiner de façon quadratique pour donner une note de
gravité finale de 7 :
Gf1 C1
10
7
5
Gf2 C2
1
1
5
7
10
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Figure 3.19 : Gravité d’une défaillance en fonction de son impact sur deux fonctionnalités
données
Pour illustrer notre calcul, prenons l’exemple de la défaillance du manche du rasoir due à un
problème de section. Cette section impactant à hauteur de 40 % la fonctionnalité client
« durabilité » de la fonction principale 1 de gravité fonctionnelle égale à 8, à hauteur de
40 % la fonctionnalité « confort tactile » de la fonction contrainte N°1 présentant une
gravité fonctionnelle de 5, et à hauteur de 10% la fonctionnalité « esthétisme » de la
fonction contrainte N°5 présentant une gravité fonctionnelle de 2, l’équation (3) donne :
Gc = 0,4 × 8² + 0,4 × 5² + 0,1× 2² = 6
(4)
On remarque ainsi que, la gravité d’une défaillance d’un composant qui affecte faiblement
(40 % dans notre exemple) une fonctionnalité pourtant jugée très importante pour le client
(le critère « durabilité de la fonction principale 1) peut présenter un niveau de gravité plus
bas que ladite fonctionnalité.
Il s’en suit que cette caractéristique, qui aurait été jugée « caractéristique spéciale » par la
méthode classique car affectant une fonctionnalité de gravité supérieure à notre seuil de 7,
ne sera pas considérée spéciale par l’approche que nous proposons.
Calculée de façon identique, la défaillance associée à la longueur des lames présente à
l’inverse une note de gravité calculée de 6 alors qu’elle n’affecte que des fonctionnalités
dont la note de gravité fonctionnelle maximum est de 5. Ainsi, la défaillance d’une
caractéristique qui affecte fortement plusieurs fonctionnalités, peut présenter une note de
gravité calculée plus forte que la note de gravité fonctionnelle la plus élevée.
Il s’en suit que cette caractéristique, jugée « non spéciale » par l’approche classique, sera
considérée « spéciale » par notre approche.
Ce mode de détermination des caractéristiques spéciales basé sur le calcul de la note de
gravité tel que décrit dans ci-dessus permet au concepteur de mettre en lumière les
caractéristiques impactant les fonctionnalités jugée importantes pour le client, et ce au
juste nécessaire :
- Juste, car ne sont jugées spéciales que les caractéristiques impactant effectivement
et de manière significatives les fonctionnalités les plus importantes pour le client.
Page 168/226
Chapitre 3
- Nécessaire car mettant aussi en évidence des caractéristiques qui certes n’impactent
que des fonctionnalités peu importantes, mais dont la défaillance en nombre
pourraient irriter le client.
La matrice d’impact complète, présentant les notes de gravité des caractéristiques des
composants en fonction de l’importance des fonctionnalités attendues par le client et du
taux d’impact de ces caractéristiques sur lesdites fonctionnalités peut donc se formaliser
telle que présenté ci-dessous pour l’exemple de notre rasoir :
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Fonction
Manche
Tête
Lames
Contrelames
Lubrifiant
Capuchon
Cible et
Tolérances
Durabilité
Esthétisme
8
Durabilité
8
Taux d'allergies du
visage
5
10
rasages
85% ±
3%
> 90%
satisf.
<1‰
< 10
ppm
<1‰
1 an
mini
1 an
mini
> 90%
satisf.
5
5
5
10
10
10
5
5
2
5
Ф6 ± 0,5
Section
40%
40%
Caoutchouc
Nature
40%
70%
40 ± 0,3
Longueur
40%
10 ± 0,2
largeur
10%
Nature
10%
0 ± 1°
Position / manche
40%
37 ± 0,1
Longueur
7 ± 0,05
largeur
Inox
Nature
0,1 ± 0,02
10%
10%
40%
40%
70%
70%
40%
3
40%
0,1 ± 0,02
40%
10%
40%
39 ± 0,3
Longueur
9 ± 0,05
largeur
10%
Nature
10%
33 ± 0,1
Longueur
10%
70%
Nature
0 ± 1°
41 ± 0,3
Longueur
11 ± 0,2
largeur
Polyéthylène
Nature
10%
100%
40%
100%
100%
10
CC
10%
8
CS
10%
8
CS
10%
Polypropylène
CS
5
6
10%
40%
CC
4
9
10%
40%
Aloe
40%
70%
largeur
40%
40%
40%
Epaisseur
6
10
10%
10%
10%
1 ± 0,1
10%
40%
CC
/
CS
2
40%
100%
100%
10%
Polypropylène
0,3 ± 0,05
Fc5
Taux de coupures
3
Caractéristiques
composants du produit
Fc4
main
10
> 90%
rasages satisf.
Fc3
Confort tactile
1 an
mini
Fc2
Taux hygrométrie
surfacique
20N
Max
Fc1
Fiabilité
Durabilité
5 min ±
2 min
Confort de rasage
Effort de coupe
Objectifs
MTTF
Critères de
performances (en terme
fonctionnels)
Temps de coupe
Fp2
Gravité
Pièces
Fp1
2
10%
10%
40%
4
10%
40%
40%
40%
10%
10%
70%
40%
40%
10%
9
10%
6
40%
70%
CS
2
40%
6
100%
100%
100%
100%
10
100%
CC
2
1
1
10%
3
Tableau 3.29 : Exemple de détermination des gravités associées à chaque caractéristique des
composants du rasoir grâce à la matrice d’impact
Ainsi, pour revenir à notre AMDEC composant, la note de gravité attribuée à chaque
défaillance des composants est directement reprise de la note de gravité associée à la
caractéristique incriminée du composant étudié comme le montre le schéma ci-après :
Page 169/226
Chapitre 3
Fp1
Manche
Tête
Lames
Contrelames
Cible et
Tolérances
Ф6 ± 0,5
Capuchon
MTTF
Confort de rasage
Fiabilité
Taux hygrométrie
surfacique
Confort tactile
main
Taux de coupures
Taux d'allergies du
visage
Durabilité
Durabilité
Esthétisme
Fc5
Durabilité
Fc4
Effort de coupe
Fc3
Objectifs
5 min ±
2 min
20N
Max
1 an
mini
10
rasages
> 90%
satisf.
10
rasages
85% ±
3%
> 90%
satisf.
<1‰
< 10
ppm
<1‰
1 an
mini
1 an
mini
> 90%
satisf.
3
5
8
8
5
5
5
5
10
10
10
5
5
2
Caractéristiques
Section
40%
Nature
40 ± 0,3
Longueur
10 ± 0,2
largeur
10%
Polypropylène
Nature
10%
0 ± 1°
Position / manche
37 ± 0,1
Longueur
7 ± 0,05
largeur
Nature
40%
40%
40%
70%
40%
10%
6
40%
10
10%
40%
10%
10%
40%
70%
40%
40%
40%
70%
40%
10%
40%
CS
5
3
10%
100%
40%
100%
100%
1
10
CC
40%
10%
40%
10%
8
CS
40%
10%
40%
10%
8
CS
39 ± 0,3
Longueur
9 ± 0,05
largeur
10%
Polypropylène
Nature
10%
10%
Longueur
10%
1 ± 0,1
largeur
70%
0,3 ± 0,05
Epaisseur
2
10%
10%
40%
4
10%
40%
40%
40%
10%
10%
40%
10%
9
10%
70%
40%
CS
2
3
4
Tête
Aloe
Nature
40%
100%
100%
100%
100%
41 ± 0,3
Longueur
1
11 ± 0,2
largeur
1
Polyéthylène
Nature
10
100%
5
Liaison Tête /
Lames
Prise de jeu
l'emploi
3
7
Lames
Liaison Lames /
Poils
8
Liaison Lames /
Contre-lames
9
Contre-lame
10
11
12
13
Lubrifiant
Peau
Capuchon
O
Effets Défauts
(Effets potentiels)
-G-
CC
CS
G
Dégradation de l'état Reprise matériau têtes
de surface
standard
CC
2
Action de maîtrise
Validation par vérification de la copie conforme au système de génération précédente +
mode d'utilisation validée par expert
Lames trop sorties
6
6
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Liaison Main /
Manche
Manche
Liaison Manche /
Tête
Défaillance
Potentielle
-O-
2
0 ± 1°
10%
Composant /
Liaison
6
40%
70%
N°
6
0,1 ± 0,02
40%
SYSTÈME
4
9
10%
70%
CC
2
10%
40%
100%
100%
10%
CC
/
CS
0,1 ± 0,02
33 ± 0,1
Lubrifiant
Fc2
Caoutchouc
Inox
Fc1
Gravité
Pièces
Fp2
Temps de coupe
Fonction
Critères de
fonctionnels)
Usure prématurée
(Lames émoussées)
Lames trop sorties
de surface
1
Durabilité < 1 an
Risque de coupure
client
Rien
7
Pas de coupes
Risque de coupure
2
standard
client
Rasoir inutilisable
2
(arret fonction
standard
principale)
Risque de coupure
Rien
10
client
Risque de coupure
Rien
7
client
Rien
7
Pas de coupes
Reprise matériau
1
Durabilité < 1 an
Rien
CS
9
CS
8
CS
6
CC
10
CS
9
7
8
6
8
6
Validation par vérification de la copie conforme au système de génération précédente +
Figure 3.20 : Mode de détermination de la gravité des défaillances des composants du rasoir
grâce à la matrice d’impact
La matrice d’impact, telle que nous l’avons utilisée ici, nous a servi à affiner la
hiérarchisation des défaillances en AMDEC Composant par une meilleure évaluation de la
note de gravité. Nous montrerons dans le chapitre 4 que cette hiérarchisation n’est qu’une
toute petite part de l’approche globale de sécurisation d’un développement (allant de la
conception du produit jusque son industrialisation) que nous proposons dans laquelle la
matrice d’impact prend une grande part
9.3. Recherche des actions correctives à mettre en œuvre pour réduire les occurrences les
plus fortes
Tout comme pour l’AMDEC Fonctionnelle, nous sommes convaincus que rechercher
systématiquement les causes de l’ensemble des défaillances potentielles détectées lors de
l’AMDEC Composant est source de pertes de temps, potentiellement génératrices de rejet
des analyses AMDEC par les équipes projet. Aussi, il nous semble que cette recherche de
cause ne doit se faire que dans le cadre de la recherche d’actions correctives afin de
déterminer l’action corrective la plus pertinente à mettre en œuvre.
Des actions correctives ne pouvant être menées pour palier à toutes les défaillances
potentielles imaginées sur les composants, tout comme pour l’AMDEC Fonctionnelle, nous
proposons de prioriser la recherche d’actions correctives, non pas sur un niveau de criticité
tel que fait classiquement, mais sur un seuil d’occurrence, 5 par exemple, afin de forcer le
concepteur à imaginer une conception a priori sûre.
Comme pour toute méthode de résolution de problème [Perigord, 1987], la recherche
d’une action corrective nécessite de bien rechercher les causes avant de « sauter » sur une
solution. C’est pourquoi dans notre AMDEC, nous avons placé la colonne « causes de la
défaillance » juste avant la colonne « Mesures prises ». Selon la complexité du problème,
cette recherche de causes peut se faire intuitivement ou être orchestrée par des approches
Page 170/226
Chapitre 3
plus formelles telles que les diagrammes causes-effets ou les arbres de défaillances, voire
par des approches plus mathématiques comme les plans d’expériences [Sado, 1995].
La recherche des causes, puis les actions correctives imaginées pour réduire les occurrences
des défaillances du rasoir supérieures à 5, a ainsi été consignée dans notre tableau AMDEC ;
générant de nouvelles notes d’occurrence comme le montre le tableau ci-dessous :
AMDEC PRODUIT
Client
Générique
Pilote
Nicolas S.
Animateur
François F.
SYSTÈME
N°
1
2
3
4
5
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
6
7
Composant /
Liaison
Liaison Tête /
Lames
Lames
Liaison Lames /
Poils
8
Liaison Lames /
Contre-lames
9
Contre-lame
10
11
12
13
Liaison Contre-lame
/ Lubrifiant
Lubrifiant
Peau
Capuchon
N° AMDEC
1
Ind. AMDEC
A
Défaillance
Potentielle
-O-
Action de maîtrise
Liaison Main /
Manche
Manche
Liaison Manche /
Tête
Tête
Produit
Rasoir BIC-JET
O
Sous-système
Tous
Date
01/04/09
Seuil d'occurrence
5
ACTIONS
Effets Défauts
(Effets potentiels)
-G-
CC
CS
G
Causes défaillance
défaillance)
Mesures prises
Doc No :
Indice :
Page :
SURVEILLANCE
Délai Responsable O' V cal
Form 002
A
Résultat
Validation
V
C
réel
-V-
VJ
R
Dégradation de l'état de Reprise matériau têtes
surface
standard
1
Durabilité < 1 an
CS
9
CS
8
Largeur tête trop faible
6
Largeur tête trop longue
Lames trop sorties
Rien
7
Risque de coupure
client
Rien
7
Pas de coupes
Prise de jeu
standard
2
Risque de coupure
client
l'emploi
standard
2
Rasoir inutilisable (arret
fonction principale)
Usure prématurée
(Lames émoussées)
Rien
10
Lames trop sorties
Rien
7
Rien
Dégradation de l'état de
Reprise matériau
surface
Risque de coupure
client
Risque de coupure
client
7
Pas de coupes
1
Durabilité < 1 an
CS
Reprise largeur têtes
rasoir 2 lames
rasoir 2 lames
Sem
20
Sem
20
Lames en fer blanc (lames
Reprise lames inox
low cost)
classiques
Largeur contre-lame trop
8
courte
rasoir 2 lames
6
longue
rasoir 2 lames
sem
25
Sem
20
Sem
20
Jack L.
4
Jack L.
4
8
6
CC
CS
CS
10
Bernard K.
1
Jack L.
2
Jack L.
2
9
Tableau 3.30 : Actions correctives envisagées pour réduire les occurrences les plus élevés des
défaillances du rasoir
Le produit ainsi conçu (voire reconçu) devrait a priori présenter des niveaux de fiabilité en
accord avec les objectifs du client. Cependant, reste à valider ce dernier point.
9.4. Construction du plan de validation nécessaire et suffisant pour viser l’objectif de
criticité souhaité.
Tout comme pour la validation fonctionnelle du système, nous pensons que la puissance de
la validation à mettre en œuvre pour valider la conception d’un composant dépend de sa
probabilité de défaillir (l’occurrence) et de l’impact de cette éventuelle défaillance sur la
fonctionnalité client (la gravité). Aussi, contrairement à l’approche classique où dans le
calcul de la criticité C = O x G x V, la validation est prise comme une donnée d’entrée, nous
proposons de calculer le niveau de validation nécessaire et suffisant pour viser un niveau de
criticité donné. Cette approche permet de ne pas prioriser les défaillances les unes par
rapport aux autres mais de chercher à travailler à « ISO risque » pour toutes les défaillances
étudiées.
Le calcul du niveau de validation se fait donc par la formule :
Cobjectif
V=
(1)
OxG
Comme pour l’approche fonctionnelle, un niveau de criticité objectif à 100 tel que
classiquement usité dans la littérature, nous semble pertinent. Cependant, et en liaison avec
le seuil de criticité préconisé par RENAULT [Renault, 2000], cet objectif peut être modulé en
fonction de la note de gravité et être abaissé à 50 pour les gravités supérieures à 7. Une
Page 171/226
Chapitre 3
telle approche permet de réduire le niveau de risque accepté pour les défaillances qui
impacteraient fortement les fonctionnalités client.
Ainsi, dans l’exemple de notre rasoir, la puissance de validation nécessaire calculée par la
relation (1) nous donne les notes de validation suivantes :
Objectif de
criticité !
AMDEC PRODUIT
Client
Générique
Nicolas S.
François F.
Pilote
Animateur
SYSTÈME
N°
1
2
3
4
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
5
6
7
Composant /
Liaison
Liaison Tête /
Lames
Lames
Liaison Lames /
Poils
8
Liaison Lames /
Contre-lames
9
Contre-lame
10
11
12
13
Lubrifiant
Peau
Capuchon
N° AMDEC
Ind. AMDEC
Défaillance
Potentielle
-O-
Action de maîtrise
Liaison Main /
Manche
Manche
Liaison Manche /
Tête
Tête
Produit
Rasoir BIC-JET
O
1
A
Sous-système
Tous
Date
01/04/09
Seuil d'occurrence
5
ACTIONS
Effets Défauts
(Effets potentiels)
-G-
CC
CS
G
Causes défaillance
défaillance)
Mesures prises
Doc No :
Indice :
Page :
SURVEILLANCE
Form 002
A
100
Résultat
Validation
V
Délai Responsable O' V cal (plan de validation)
C
réel
-V-
VJ
R
11,1
de surface
standard
1
Durabilité < 1 an
CS
9
Lames trop sorties
Rien
7
Risque de coupure
client
CS
8
Rien
7
Pas de coupes
6
Prise de jeu
standard
2
l'emploi
standard
2
Risque de coupure
client
Rasoir inutilisable
(arret fonction
principale)
Usure prématurée
(Lames émoussées)
Rien
10
Lames trop sorties
Rien
7
Risque de coupure
client
Risque de coupure
client
Rien
7
Pas de coupes
de surface
Reprise matériau
1
Durabilité < 1 an
CS
CC
CS
CS
rasoir 2 lames
rasoir 2 lames
Sem
20
Sem
20
Jack L.
4
Jack L.
4
3,1
4,2
8
6,3
6
8,3
Reprise lames inox
10
low cost)
classiques
8
courte
rasoir 2 lames
6
longue
rasoir 2 lames
sem
25
Sem
20
Sem
20
Bernard K.
1
10
Jack L.
2
6,3
Jack L.
2
9
8,3
11,1
Déterminer le niveau de validation nécessaire
et suffisant pour obtenir un niveau de risque
donné par V=Cobj/OxG
Tableau 3.31 : Calcul du niveau de validation nécessaire et suffisant
La note de validation calculée, le mode de validation correspondant est alors tiré de la grille
de cotation de la validation choisie.
Bien que notre approche est indépendante de la grille de validation choisie (voir grilles de
cotation présentées au chapitre 1), dans un souci d’homogénéité, nous préconisons de
conserver pour l’AMDEC Composant les mêmes grilles de cotation que celles utilisées pour
l’AMDEC Fonctionnelle.
Nous reprenons donc ici notre grille où la note de validation dépend du nombre de
validations et du type de validations mises en œuvre.
Page 172/226
Chapitre 3
Mode de validation
Points
Σ des points
Note
Revue de Validation
1 point
0
10
2 points
8
4 points
6
4
2
Σ des points > 15
1
6 points
hypothèses sûres
8 points
10 points
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tableau 3.32 : Proposition grille de cotation de la validation
Ainsi, en fonction de la note de validation recherchée, charge au responsable validation de
définir la séquence de validation qui amène le nombre de points correspondant.
Dans notre exemple, pour valider que les lames ne sortiront pas trop par rapport à la tête
au risque de provoquer des coupures de l’utilisateur, le valideur a décidé de commencer sa
séquence de validation par un calcul de chaine de cotes avec fort coefficient de sécurité lui
apportant 6 points, de poursuivre avec le test de prototypes sur banc en conditions
normales lui apportant 4 points, et de finir par une revue des résultats avec un expert lui
apportant 1 point. Le cumul de ces validations apporte donc un nombre de points total de
11, correspondant bien à la note de validation recherchée de 2.
L’ensemble des validations prévues est alors consignées dans le tableau AMDEC comme
présenté ci-après :
AMDEC PRODUIT
Client
Générique
Nicolas S.
François F.
Pilote
Animateur
SYSTÈME
N°
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
Composant /
Liaison
Liaison Tête /
Lames
Lames
Liaison Lames /
Poils
Défaillance
Potentielle
-O-
Action de maîtrise
O
Lubrifiant
Peau
Capuchon
Effets Défauts
(Effets potentiels)
-G-
1
A
Sous-système
Tous
Date
01/04/09
Seuil d'occurrence
5
Doc No :
Indice :
Page :
ACTIONS
CC
CS
G
Causes défaillance
défaillance)
Mesures prises
Form 002
A
100
Résultat
SURVEILLANCE
Validation
-V-
V
cal
V
C
réel
VJ
R
de surface
standard
1
Durabilité < 1 an
CS
9
Lames trop sorties
Rien
7
Risque de coupure
client
CS
8
rasoir 2 lames
Sem
20
Jack L.
4
3,1
Rien
7
Pas de coupes
6
rasoir 2 lames
Sem
20
Jack L.
4
4,2
Prise de jeu
standard
2
Risque de coupure
client
l'emploi
standard
2
Rasoir inutilisable
(arret fonction
principale)
Usure prématurée
(Lames émoussées)
Rien
10
Risque de coupure
client
CC
10
sem
25
Bernard K.
1
10
Lames trop sorties
Rien
7
Risque de coupure
client
CS
8
courte
rasoir 2 lames
Sem
20
Jack L.
2
6,3
6
longue
rasoir 2 lames
Sem
20
Jack L.
2
8,3
Liaison Lames /
Contre-lames
Contre-lame
N° AMDEC
Ind. AMDEC
Liaison Main /
Manche
Manche
Liaison Manche /
Tête
Tête
Produit
Rasoir BIC-JET
Rien
7
Pas de coupes
de surface
Reprise matériau
1
Durabilité < 1 an
CS
CS
11
8
6,3
6
8,3
Reprise lames inox
low cost)
classiques
9
Rien
Validation par calcul chaine de cotes avec
fort coeff sécurité + tests prototype sur
banc en conditions normales + Revue
validation par expert (11 points)
fort coeff sécurité + tests prototype sur
banc en conditions normales + Revue
validation par expert (11 points)
Test prototype sur banc en conditions
normales
(4 points)
Test prototype sur banc en conditions
normales
(4 points)
Rien
fort coeff sécurité
(6points)
fort coeff sécurité
(6points)
11
Rien
10
90
j
2
64
v
2
48
v
6
96
j
6
72
v
10
100
j
6
96
j
6
72
v
10
90
j
Tableau 3.33 : AMDEC Composant complète du rasoir effectuée selon notre approche
Page 173/226
Chapitre 3
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Comme sur notre formulaire d’AMDEC Fonctionnelle, la note de criticité finale est recalculée
en fonction du niveau de validation réellement appliqué et un petit indicateur visuel (Vert,
Jaune, Rouge) s’affiche en bout de ligne selon les règles suivantes :
- Rouge : la criticité obtenue est supérieure à la criticité objectif. Le niveau de
validation mis en œuvre est alors trop faible, le groupe de travail doit alors prévoir
de multiplier les démarches de validation ou de choisir des modes de validation plus
efficaces.
- Jaune : la criticité obtenue est comprise entre la criticité objectif et 80% de cette
valeur. Nous somme ici dans la zone idéale.
- Vert : la criticité obtenue est inférieure à 80% de la criticité objectif. Nous sommes ici
potentiellement dans le cadre de « sur-qualité » à cause de validations trop poussées
qu’il conviendrait d’alléger. Cependant, une telle criticité réelle peut tout de même
être obtenue sans générer de surcoût lorsque le mode de validation d’une
défaillance valide également une autre défaillance qui ne nécessite pas ce niveau de
validation
L’ensemble des validations composant proposées dans l’AMDEC est alors intégré dans le
plan de validation composant, document qui regroupe l’ensemble des validations devant
être menées pour valider la conception du système.
Les validations engendrées suite aux autres analyses comme les arbres de défaillances
menés sur les défaillances de type sécuritaire ou les validations par vérification de la copie
conforme sont également renseignées dans le plan de validation afin d’avoir un document
complet.
Dans le cas de relations client / fournisseur, ce plan de validation est généralement
considéré comme « livrable » car considéré comme faisant partie intégrante des documents
nécessaire au client pour avoir confiance en l’aptitude du fournisseur à concevoir un produit
sûr.
Page 174/226
Chapitre 3
Au niveau de notre rasoir, le plan de validation composant est alors le suivant :
PLAN DE VALIDATION COMPOSANTS
Produit : Rasoir
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
N°
action
Composant
Date : 2/04/2009
Conditions du tests
Indice : A
Nb de
validations
Phasage de la
Responsable
validation
Caractéristique
Objectif
Démarche de validation
Revue copie conforme
génération N-1
1
Phase design
Collègue
1
Phase protos
Responsable
matériau
1
Manche
Toutes
Identique génération
précédente
2
Tête
Matériau
Non allergisant
Revue de constituant
3
Tête
Largueur
Lames dépassants
0,3±0,05 mm
Chaine de cote
coef sécurité = 5
1
Phase design
Concepteur
4
Tête
Largueur
Lames dépassants
0,3±0,05 mm
Tests prototypes
- Durée objectif
- Composants à la cote
nominale
7 systèmes
Phase protos
Labo EQS
5
Tête
Largueur
Lames dépassants
0,3±0,05 mm
Revue de fonctionnement
1
Phase protos
Responsable
R&D
6
Lames
Affutage
Selon dessin
- Durée objectif
7 systèmes
Phase protos
Labo
fabricant
lames
7
Lames
Largueur
Ne dépassant pas
contre-lame
- Durée objectif + 20%
- Prise en compte
variabilité de production +
20%
7 systèmes
Phase protos
Labo EQS
8
Lames
Prise de jeu ou
désolidarisation
Aucune
Tests prototypes
- Durée objectif
- Composants à la cote
nominale
7 systèmes
Phase protos
Labo EQS
9
Contre-lame
Largueur
Lames non dépassants
Chaine de cote
coef sécurité = 5
1
Phase design
Concepteur
10
Contre-lame
Largueur
Lames non dépassants Revue de chaine de cote
1
Phase design
Responsable
R&D
11
Lubrifiant
Dégradation
7 systèmes
Phase protos
Labo EQS
1
Phase design
Collègue
1
Responsable
Phase design
R&D
12
13
Lubrifiant
Lubrifiant
Toutes
Modes d'utilisation
Pas de trace de
dégradation
Identique génération
précédente
Normales
- Durée objectif
Revue copie conforme
génération N-1
Revue par expert
Statut
Tableau 3.34 : Plan de validation composant du rasoir
Dans le tableau ci-dessus, et pour une meilleure lecture du document, nous avons mis les
validations issues de l’AMDEC en noir, les validations générées par les autres analyses étant
présentées en bleu.
Comme l’on montré JOHNSON et KHAN [Johnson, 2003], on constate classiquement dans les
entreprises, que l’exigence de couverture totale des analyses de risque, notamment des
AMDEC, demandée dans le cadre de l’assurance qualité projet, fait que bon nombre de ces
analyses sont réalisées à la « va-vite », sans réelle pertinence. Il en résulte un taux de
défaillances inacceptable au regard du temps passé par les équipes de développement.
Dans les précédents chapitres, nous avions fait une description relativement exhaustive des
meilleures pratiques actuelles pour l’analyse des risques en soulignant les difficultés
pratiques induites. Partant de la maxime que « trop d’analyses tuent l’analyse », nous avons
cherché à proposer une démarche qui permet de dimensionner cette analyse au juste
nécessaire. En nous appuyant sur les analyses classiques, notre contributions a porté sur la
proposition d’outils méthodologiques nouveaux ou sur l’adaptation de certains outils afin
de rendre la démarche de sécurisation moins chronophage et donc plus pertinente que les
approches classiques.
Page 175/226
Chapitre 3
Ainsi, notre approche commence par une définition du mode de détermination des
démarches de validation des fonctions. Cette définition repose sur une Analyse Préliminaire
de Risque (APR) simplifiée où chaque fonction est cotée en fonction de son importance et
de son niveau de maîtrise selon des grilles de cotation que nous avons créées.
- Pour les fonctions de type « sécuritaire », le mode de validation est déterminé en
fonction d’un niveau que nous avons appelé SIL pour Safety Integrated Level ; ce
niveau SIL correspondant au risque associé à chacune des racines de l’arbre de
défaillance modélisant la défaillance de ladite fonction sécuritaire.
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
- Pour les fonctions dont le couple « importance » / « maitrise » est fort, le mode de
validation est déterminé suite à AMDEC Produit. Ici, nous proposons un mode de
réalisation des AMDEC un peu novateur où, après n’avoir recherché les causes des
défaillances que dans le cadre de la mise en œuvre d’actions correctives destinées à
réduire les occurrences les plus fortes, le mode de validation est déterminé en
fonction de l’occurrence résiduelle et de la gravité de la défaillance afin que chaque
défaillance soit traitée à ISO-risque.
- Pour les fonctions dont le couple « importance » / « maitrise » est moyen, le mode
de validation ne sera constitué que de revues.
- Pour les fonctions dont le couple « importance » / « maitrise » est très faible, aucune
validation particulière n’est jugée nécessaire.
Dans ce chapitre, nous avons également montré que les analyses de risque ne devaient pas
être soit uniquement d’ordre fonctionnelle, soit uniquement au niveau « composant » mais
que ces deux angles de vues devaient être menés concomitamment, la méthodologie
déployée au niveau composant étant identique à celle déployée au niveau fonctionnelle.
Cependant, au niveau de l’AMDEC composant, nous proposons d’utiliser la matrice d’impact
pour déterminer les gravités associées aux caractéristiques des composants, ces gravités
étant calculées à partir des notes de gravités allouées aux fonctionnalités impactées et à la
contribution de ces caractéristiques sur lesdites fonctionnalités
La mise en œuvre de notre méthodologie nous met donc dans une situation gagnant –
gagnant – gagnant à savoir :
- Gagnant pour le chef de l’entreprise conceptrice qui voit baisser ses temps
d’analyses et de validations et donc ses coûts de développement.
- Gagnant pour les équipes de conception qui n’ont plus l’impression de passer du
temps à faire des analyses « paperasses ».
- Gagnant pour le client qui recevra un produit plus sûr car issu d’analyses de risque
pertinentes.
Page 176/226
Chapitre 4
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
VERS UNE MAITRISE DE RISQUE
EFFICIENTE EN
INDUSTRIALISATION
« Celui qui ne progresse plus,
cesse d’être bon. »
Bernard de Clairvaix
(St Bernard)
1091 - 1153
Page 177/226
Chapitre 4
Vers une maîtrise de risques efficiente en
industrialisation
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
1.
Introduction
Même si elle n’a plus à prouver son efficacité, l’approche classique de maîtrise des risques
en industrialisation telle que nous l’avons décrite au chapitre 2 présente à nos yeux deux
inconvénients majeurs :
- Son coût en termes de durée d’analyse : La méthodologie AMDEC Processus, dans sa
mise en œuvre classique, étant toujours très chronophage ; surtout si, comme c’est
souvent le cas dans l’industrie automobile par exemple, chaque nouvelle pièce est
traitée comme si elle était fabriquée par un nouveau processus qu’il faut analyser
dans son ensemble.
- Sa possibilité de créer des plans de surveillance trop conséquent car intégrant parfois
« ceinture et bretelles » sur des caractéristiques non primordiales pour le client.
En effet, une industrialisation idéale devrait permettre au processus de fabriquer le produit
bon du premier coup sans avoir la nécessité de faire le moindre contrôle. Ainsi, trop souvent
oublié, le principe de base d’une bonne industrialisation devrait être de minimiser les
contrôles nécessaires. Or, on constate souvent que les plans de surveillance mis en œuvre
demandent aux opérateurs de contrôler tout… tout le temps.
Si on se réfère au tableau ci-dessous présentant un exemple de calcul du coût engendré par
un contrôle, on voit que si on veut maîtriser ses coûts, les contrôles ne doivent intervenir
que s’ils sont justifiés.
Coût d'un contrôle
Instrument
Nb de pièces par contrôle
Nbde contrôle par équipe
Temps de contrôle
Prix du consommable
Prix de la pièce si destructif
Nb équipe
Nb jours de prod par an
Nb d'années
Prix d'un opérateur
Nb de contrôle
Temps de contrôle
Prix du contrôle
1 000,00 €
5
8
30
0,01 €
- €
2
220
5
40,00 €
Fixe
(type SPC)
(1 par heure)
en seconde
par contrôle
Par contrôle
88000
dans la vie du produit
733,3
Heures
31 213,33 € Prix de la ligne
Tableau 4.1 : Coût d’un contrôle en production
L’approche que nous développerons dans ce chapitre permet de construire un plan de
surveillance le plus efficient possible c'est-à-dire très efficace mais au juste nécessaire.
Page 178/226
Chapitre 4
Pour cela, nous utiliserons deux techniques éprouvées que sont l’arbre de défaillance et
l’AMDEC Processus, mais mises en œuvre de façon inédite :
- L’arbre de défaillance combiné avec une approche en SIL (Safety Integrated Level),
en prolongeant sur le process, l’approche proposée en conception produit au
chapitre 3.
- L’AMDEC Processus en cherchant d’abord à robustifier le process pour réduire les
taux de défauts produits, avant de définir l’effort de contrôle à déployer pour
garantir que les quelques défauts résiduels ne puissent être livrés au client.
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Puis nous proposerons un outil de synthèse que nous avons appelé « matrice d’impact
globale », dont l’objet est également de construire un plan de surveillance au juste
nécessaire mais en s’affranchissant de la réalisation d’une AMDEC Processus toujours très
longue à réaliser. Cette approche, plus rapide que la méthodologie proposée ci-dessus, est
particulièrement applicable pour des industrialisations de processus de fabrication pas trop
complexes.
2.
Avertissement
Historiquement le qualiticien est un homme qui vient du contrôle. Contrôleur, son métier
était de s’assurer que les pièces produites étaient conformes au plan (ou plus largement aux
spécifications. Produire les quantités voulues et pas trop cher était un rôle dévolu au
fabricant.
Avec les années, la fonction du qualiticien a glissé du contrôle (mission de confinement des
pièces non-conformes) vers la maîtrise. C'est-à-dire que pour garantir la livraison de pièces
conformes au client, il ne se contente plus de trier les mauvaises pièces mais fait également
en sorte que le processus de fabrication ne les produise pas. Cependant, les problématiques
coût et délais ne lui incombent toujours pas. D’ailleurs, même si ces sujets font l’objet de
timides avancées, la nouvelle norme ISO 9001 [ISO, 2008] de novembre 2008 ne les intègre
toujours pas en tant qu’exigences.
Aussi, même si comme l’énonçait Bertrand LOUAPRE [Louapre, 1992], l’objet de tout
industrialisateur est de parvenir au plus prêt de l’excellence sur les 3 sommets du triangle
de la qualité que sont la conformité, le coût et le délai, dans cet ouvrage nous resterons sur
le domaine classique du qualiticien en nous limitant aux problématiques de maîtrise de la
conformité, tout en conseillant au lecteur de ne pas négliger les 2 autres axes qui font
actuellement l’objet de nombreuses recherches et publications, notamment l’axe « délai »
par des approches comme le « lean manufacturing » [Womack, 1996] tout d’abord
développé chez TOYOTA [Liker, 2003], puis généralisé à bon nombre de sociétés [Herron,
2008] (on pourra noter que les axes « délais » et « coûts » sont intimement liés comme le
montre Ronan Mc Ivor dans l’exemple que cet auteur consacre au lean supply dans le
secteur de l’électronique [Mc Ivor, 2001].
Page 179/226
Chapitre 4
3.
Procédure d’industrialisation efficiente
La méthodologie que nous proposons peut se décliner selon le synoptique ci-dessous :
Plan du système avec hiérarchisation
des caractéristiques
Création du processus de fabrication +
diagramme de flux correspondant
(cf. § 4)
Caractéristiques
sécuritaires
Modifier architecture système
intégrant un ET
Modifier le système pour le
rendre plus fabricable
Modifier le process de
fabrication
Oui
Recherche des causes process
par Arbre de Défaillances
(cf. §5)
Détermination du niveau SIL de
chacune des causes process
(cf. §5.2)
surveillance = f(SIL)
(cf. §5.3)
Le produit fait-il
l'objet d'un process dédié ?
(cf. § 4)
AMDEC Processus sur les opérations
impactées par le nouveau produit
(cf. §6)
Niveau trop élevé ?
Non
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Non
Autres
Non
Oui
AMDEC Processus complète
(cf. §6)
Oui
Occurrence forte ?
Définition du Plan de surveillance
par D=Cobj/O*G
(cf. §6.2.3)
(cf. §6.2.2)
Figure 4.1 : Notre proposition de procédure d’analyse de risque en fabrication
Chacun des outils représentés ci-dessus par une couleur différente fera l’objet d’un
paragraphe spécifique (voir les N° de paragraphe dans le synoptique) mettant en avant les
innovations que nous proposons dans leur mise en œuvre.
4.
Création du processus de fabrication et du diagramme de flux
correspondant
(cf. § 4)
Caractéristiques
sécuritaires
intégrant un ET
fabrication
Oui
(cf. §5)
(cf. §5.2)
Non
(cf. §5.3)
Le produit fait-il
(cf. § 4)
(cf. §6)
Non
Autres
Non
par D=Cobj/O*G
(cf. §6.2.3)
Oui
(cf. §6)
Occurrence forte ?
Oui
(cf. §6.2.2)
Au chapitre précédent, nous avions énoncé le principe qu’il n’était pas raisonnable, faute de
temps, de vouloir faire des analyses de risque, notamment de type AMDEC, sur toutes les
fonctions ou tous les composants, mais uniquement sur les parties nouvelles ou celles à
Page 180/226
Chapitre 4
priori fortement impactantes pour le client. Ce principe vaut évidemment également pour la
phase industrialisation du produit.
Cependant, la maîtrise de la conformité du produit lors de sa fabrication passe par la mise
en œuvre d’un plan de surveillance devant prendre en compte l’ensemble des opérations du
flux de production. Or, en accord avec PSA qui énonce dans sa procédure interne qu’« une
analyse de risque type AMDEC Processus sert de donnée d’entrée à la construction du plan
de surveillance » [PSA, 1997] il serait donc nécessaire de mener ce type d’AMDEC sur
l’ensemble des opérations du flux.
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Ainsi, tout nouveau processus de fabrication devra faire l’objet d’une analyse de risque type
AMDEC. Mais lorsque les lignes de production ne sont pas dédiées à la fabrication d’un
produit spécifique, une AMDEC Processus a généralement déjà été réalisée pour le premier
produit qu’elle reçoit. Dans ce cas, nous préconisons de ne mener l’analyse de risque que
sur les opérations qui différent entre la fabrication du produit 1 et la fabrication du produit
2 ; les opérations communes n’étant pas réanalysées, le plan de surveillance initial
concernant ces opérations sera donc maintenu.
Pour avoir une vue globale des opérations du flux et des caractéristiques produit qu’elles
génèrent pour l’ensemble des produits qui peuvent passer sur la ligne, nous proposons de
construire le diagramme de flux sous la forme d’une matrice opérations / produits, les
opérations étant listées en ligne, les différents produits fabriqués par la ligne de production
en colonne.
L’industrialisateur cochera d’une croix noire les opérations qui impactent le produit étudié.
Par contre, pour bien les repérer, nous proposons d’utiliser un autre code couleur (croix
rouge par exemple) pour les opérations génériques nécessitant des actions spécifiques
(réglage différent, outillage spécifique, …). C’est en effet lors de la mise en œuvre de ces
actions spécifiques lors d’opérations classiques que l’on s’expose le plus aux risques d’oublis
en continuant à travailler normalement, par habitude ….
Le schéma suivant montre le diagramme de flux relatif à l’ensemble des produits fabricables
sur ligne « rasoirs » :
Page 181/226
Chapitre 4
Processus : fabrication
Référence : Ligne 1
Pilote : Nicolas S.
Produit : Rasoirs
Référence : tous
Date : 1/05/09
Ind : A Page :
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
OPERATIONS
REFERENCES PRODUITS
Rasoir Rasoir
1 lame 3 lames
CARACTERISTIQUES
PRODUIT
N°
Type
Désignation
Moyens
1
Transfert carton
lames du stock MP
Cariste
X
X
- Pas de dégradation des lames
2
D
Attente production
Zone attente
X
X
- Pas d'oxydation des lames
10
O
Montages lames sur
tête
Manuel
X
X
- Bon nombre de lames
20
O
Robot
X
X
- Bonne tenue des lames
- Bon positionnement de la
contre-lame
30
O
Collage lubrifiant
Manuel
X
40
O
Soudage tête sur
manche
Soudeuse
US
X
X
- Bon positionnement tête /
manche
- Pas de dégradation aspect
41
Contrôle taux de
sortie lames
Gabarit
X
X
Ecarter les rasoirs aux lames
trop sortie
42
Contrôle aspect
Visuel
X
X
Ecarter les rasoirs contenants
des défauts d'aspect
43
Mise en carton
Robot
X
X
- 50 Rasoirs / cartons
- Bon rangement
44
Mise en stock des
cartons
Cariste
X
X
Bon endroit
Stockage cartons
produit finis
Stockeurs
dynamiques
X
X
cartons
45
Tableau 4.2 : Diagramme de flux multi-produits
Un tableau de ce type présente deux avantages :
- Il permet à l’industrialisateur de voir quels produits seraient impactés par la
modification d’une des opérations du flux (dans notre cas, une modification du poste
de collage lubrifiant n’impacterait que le rasoir à 3 lames). Une telle visualisation est
très utile notamment dans le cadre d’un potentiel rappel de produits sur le marché
du à défaillances causées par un problème process, pour déterminer le nombre de
références produits impactées.
- Il visualise parfaitement les opérations spécifiques au nouveau produit (comme le
collage lubrifiant dans notre exemple) et les opérations qui nécessitent un
traitement particulier pour ledit produit (opérations marquées d’une croix rouge
comme le montage des lames sur la tête dans notre exemple). C’est sur ces
opérations singulières et sur celles-ci seules que sera menée l’AMDEC Processus
(voir § 6) pour compléter le plan de surveillance générique de la ligne.
Cependant, même si l’AMDEC est a priori l’outil idéal pour construire le plan de surveillance,
nous préconisons d’utiliser l’arbre de défaillance pour construire le plan de surveillances des
caractéristiques impactant la sécurité, avant d’utiliser l’AMDEC Processus pour construire le
plan de surveillance des autres caractéristiques moins critiques.
Page 182/226
Chapitre 4
5.
Traitement des défaillances process pouvant générer des défaillances
sécuritaires
(cf. § 4)
Caractéristiques
sécuritaires
intégrant un ET
fabrication
Oui
(cf. §5)
(cf. §5.2)
(cf. §5.3)
Le produit fait-il
(cf. § 4)
(cf. §6)
Non
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Non
Autres
Non
par D=Cobj/O*G
(cf. §6.2.3)
Oui
(cf. §6)
Occurrence forte ?
Oui
(cf. §6.2.2)
Comme nous l’avions précisé au chapitre 3, l’arbre de défaillance est l’outil le plus pertinent
pour envisager l’ensemble des causes pouvant entrainer une défaillance. Cependant, mener
une telle étude sur l’ensemble des défaillances possibles et imaginables était inenvisageable
pour des raisons évidentes de temps disponible. Cet outil était donc privilégié pour l’analyse
des défaillances de type sécuritaire.
En process également l’arbre de défaillances peut être utilisé pour rechercher les causes
d’une anomalie. Pour les mêmes raisons, cette approche sera limitée aux anomalies ayant
des conséquences de type sécuritaire.
5.1. Construction de l’arbre de défaillance avec les causes process
Notre approche consiste à repartir de l’arbre de défaillance réalisé en conception pour le
prolonger par des causes générées par le processus de fabrication. Ainsi, l’arbre de
défaillance du rasoir relatif à la défaillance « dégradation de la peau de l’utilisateur » que
nous avions réalisé en conception, était le suivant (voir paragraphe 5 du chapitre 3) :
Page 183/226
Chapitre 4
« Et » à ne pas prendre en
compte car un utilisateur
n’utilisant pas de mousse
continue à utiliser son système
Rasoir trop coupant
Lames trop
affutée
Non utilisation
de mousse
lames
Dégradation
lubrifiant
C2F2S103=> SIL 2
Coupe 1 => SIL 2
Plastique tête
allergisant
C2F2S201=> SIL 1
Coupe 1 => SIL 1
C3F2S201=> SIL 2
Coupe 1 => SIL 2
Lames trop
longues
Contre-lame trop
courte
C3F2S201=> SIL 2
Coupe 2 => SIL 1
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
C3F2S203=> SIL 4
Coupe 2 => SIL 3
Figure 4.4 : Arbre de défaillance de notre rasoir réalisé en phase conception
A partir de cet arbre, le groupe industrialisation a recherché les causes process qui
pourraient engendrer les causes initiales notifiées par l’équipe conception. Ces causes
process peuvent être de plusieurs ordres :
- Causes provenant du processus de fabrication de l’assembleur : Composant absent
(oublié), composant mal monté (pas à sa place, à l’envers, pas vissé au couple, etc.),
composant dégradé au montage, etc…
- Causes provenant du processus de fabrication du fabricant du composant
(fournisseur interne ou externe) : Montage d’un composant potentiellement
défectueux car hors tolérances (caractéristiques mécanique, thermique, électrique
etc. en dehors des spécifications).
Page 184/226
Chapitre 4
La recherche des causes process en complément de l’arbre de défaillance réalisé en
conception a donné l’arbre suivant :
Rasoir trop coupant
Lames trop
affutée
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Erreur d’angle
de coupe des
lames
Non utilisation de mousse
Mauvaise
géométrie lames
Lames trop
longues
Fabrication lames
trop longues
Mauvais montage
lames
Dégradation
lubrifiant
Plastique tête
allergisant
Montage d’un
lubrifiant non
conforme
Non respect
des quantités
de plastifiant
Contre-lame
trop courte
Fabrication
contre-lame
trop courte
Mauvais montage
contre-lame
Figure 4.5 : Arbre de défaillance de notre rasoir réalisé en phase conception
Pour une meilleure compréhension de l’arbre de défaillance, nous conseillons de signaler les
défaillances process avec un autre code couleur que les défaillances de conception, aussi,
sur le schéma ci-dessus des défaillances process sont dessinées en orange.
5.2. Evaluation en SIL des défaillances process
Pour quantifier le risque associé à chacune des défaillances process envisagées, nous
proposons de reprendre la cotation en SIL (approche inspirée de la norme CEI 61508 [CEI,
2005]) avec les mêmes grilles que celles utilisées en phase conception afin de garder une
cohérence
entre
les
deux
Page 185/226
Chapitre 4
phases :
C1
C2
F1
F2
C3
C4
F1
F2
F1
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
F2
S1
S2
S1
S2
O3
O2
O1
1
---
---
1
1
---
2
1
1
3
2
1
4
3
2
4
4
3
S1
S2
S1
S2
--- : Pas de prescription de
sécurité
1, 2, 3, 4 : Niveau d’intégrité de
sécurité (SIL : Safety
Integrity Level)
Figure 4.6 : Arbre de définition du niveau SIL issu de la norme CEI 61508
C1
Préjudice mineur (blessure réversible ne générant pas d'arrêt de travail)
C2
Préjudice majeur (blessure réversible pouvant générer un arrêt de travail)
C3
Préjudice sérieux (blessure irréversible)
C4
Risque de décès
F1
Exposition temporaire
F2
Exposition permanente
S1
Signe avant coureur repérable par la plupart des utilisateurs
S2
Pas de signe avant coureur (ou signe avant coureur repérable seulement par
utilisateur avisé)
O1
Probabilité très faible de défaillance (quelques systèmes potentiellement
défaillant sur l'ensemble des systèmes produits)
O2
Faible probabilité de défaillance (plusieurs systèmes défaillants sur
l'ensemble des systèmes produits)
O3
Forte probabilité de défaillance (nombreux systèmes défaillants)
Conséquence
Fréquence et durée
d'exposition
Signe avant coureur de la
défaillance
Occurrence
Tableau 4.3 : Notre grille d’évaluation des niveaux SIL inspirée de la norme CEI 61508
Nous rappelons que pour prendre en compte la robustesse de la conception produit et/ou
process, nous nous étions donnés la règle suivante en phase conception, règle que nous
allons bien évidemment conserver dans notre évaluation finale du niveau SIL :
Le niveau SIL d’une cause est réduit de N-1 crans par niveau de coupe
(N=Niveau de coupe = nombre de causes élémentaires nécessaires pour obtenir le sinistre)
Exemple : une défaillance initialement cotée SIL 3 qui amènerait le sinistre par un « ET »
(Niveau de coupe 2) serait abaissée d’un niveau pour être cotée SIL 2.
Page 186/226
Chapitre 4
Ainsi, dans notre exemple, le groupe d’analyse a évalué chaque défaillance process selon les
grilles précédentes et a obtenu les niveaux suivants :
Rasoir trop coupant
Lames trop
affutée
Mauvaise
géométrie lames
Erreur d’angle
de coupe des
lames
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Dégradation
lubrifiant
Plastique tête
allergisant
Montage d’un
lubrifiant non
conforme
Non respect
des quantités
de plastifiant
C2F2S101=> SIL 1
Coupe 1 => SIL 1
Lames trop
longues
C2F2S 101=> SIL 1
Coupe 1 => SIL 1
Contre-lame
trop courte
C3F2S20 1=> SIL 2
Coupe 1 => SIL 2
Fabrication lames
trop longues
Mauvais montage
lames
C3F 2S20 2=> SIL 3
Coupe 2 => SIL 2
C3F 2S20 3=> SIL 4
Coupe 2 => SIL 3
Fabrication
contre-lame
trop courte
Mauvais montage
contre-lame
C3F 2S20 2=> SIL 3
Coupe 2 => SIL 2
C3F 2S20 3=> SIL 4
Coupe 2 => SIL 3
Figure 4.7 : Cotation en SIL de l’arbre de défaillance « process »
5.3. Construction du plan de surveillance en fonction du niveau SIL des défaillances racine
Partant du principe qu’une anomalie process devra être d’autant mieux contrôlée que son
niveau de risque (niveau SIL) est très fort, nous proposons le mode de détermination du
mode de surveillance en fonction du SIL grâce au tableau suivant :
SIL
Mode de détection
4
SIL 4 interdit
=> Modifier l'architecture pour introduire un ET dans l'arbre, ou
=> Modifier la conception du composant pour le rendre plus fabricable, ou
= > Reprendre le processus de fabrication
3
Contrôle 100 % automatique par machine dans le flux
2
Contrôle 100 % manuel
1
Contrôle par prélèvement statistique
0
Pas de contrôles à prévoir
Tableau 4.4 : Détermination du mode de détection en fonction des niveaux SIL
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tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Chapitre 4
Ainsi, les anomalies process dont le niveau de risque est le plus élevé, seront contrôlées en
temps réel par un système automatique, les moins critiques se limitant à un contrôle par
échantillonnage statistique voire pas de contrôle du tout.
Cependant, nous avions rappelé dans l’introduction du présent chapitre que le principe de
base d’une bonne industrialisation devrait être de chercher à minimiser les contrôles. En se
référant à notre grille, pour réduire les contrôles, charge à l’industrialisateur de faire baisser
les niveaux SIL. Pour cela, plusieurs possibilités s’offre à lui :
- Reprendre sa conception en termes d’architecture pour introduire une redondance
ou un protecteur, et ainsi réduire son niveau SIL grâce au niveau de coupe généré
par les « ET ».
- Reprendre la conception du composant afin de le rendre plus facilement fabricable
(prévoir des pions de centrage, des chanfreins, des détrompeurs, etc. ) et ainsi
pouvoir réduire la note d’occurrence et donc le niveau SIL.
- Reprendre le processus de fabrication (mise en place d’outillage spécifique,
changement dans l’ordre de réalisation des opérations, etc. ) permettant également
de baisser la note d’occurrence et donc le niveau SIL.
On pourra noter que nous avons interdit de laisser en état un niveau SIL 4 (défaillance très
fréquente entrainant des conséquences de type sécuritaires sans signe avant coureur
auxquelles l’utilisateur est en permanence confronté). Ainsi, dans ce cas, même un contrôle
à 100% automatique n’est pas jugé suffisant, chacun étant conscient qu’un contrôle sans
taux de fuites, même minimes, n’existe pas. Ici, une action du type de celles décrites cidessus devra obligatoirement être menée.
Dans notre exemple, afin de réduire les niveaux SIL dues aux anomalies relatives à la
mauvaise géométrie des lames, le groupe industrialisation a décidé de construire un gabarit
de montage des lames et de la contre-lame. Ainsi, seul le déréglage dudit gabarit pourrait
entrainer un défaut de montage, ce qui est évidemment assez rare.
De plus, le gabarit envisagé est construit de telle sorte que si les lames sont initialement
fabriquées trop longues ou si la contre-lame trop courte, l’opération de montage ne pourra
se réaliser. Ce « Poka-Yoke » génère donc un ET dans l’arbre de défaillance (lames trop
longue ET déréglage gabarit), se qui augmente le niveau de coupe des lames fabriquées et
en réduit d’autant le niveau SIL.
Page 188/226
Chapitre 4
L’arbre ci-dessous correspond donc à cette nouvelle façon de construire le rasoir (montage
des lames avec un gabarit) :
Lames trop affutée
Montage d’un
lubrifiant non
conforme
C2F2S101=> SIL 1
Coupe 1 => SIL 1
Contre-lame trop
courte
Mauvaise géométrie lames
Erreur d’angle de
coupe des lames
C 3F2 S201=> SIL 2
Coupe 1 => SIL 2
Lames trop
longues
Montage lames
fabriquées trop longues
Plastique tête
allergisant
Dégradation
lubrifiant
Rasoir trop coupant
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Montage contre-lames
fabriqué trop courte
Déréglage gabarit
de montage
Non respect des
quantités de
plastifiant
C2 F2S101=> SIL 1
Coupe 1 => SIL 1
Déréglage gabarit
de montage
C 3F2S201=> SIL 2
Coupe 2 => SIL 1
C3 F2S201=> SIL 2
Coupe 2 => SIL 1
Fabrication lames
trop longues
Déréglage gabarit
de montage
Fabrication contrelames trop courte
Déréglage gabarit
de montage
C 3F2S202=> SIL 3
Coupe 3 => SIL 1
C3F2S201=> SIL 2
Coupe 3 => SIL 0
C3 F2S202=> SIL 3
Coupe 3 => SIL 1
C3F2 S201=> SIL 2
Coupe 3 => SIL 0
Figure 4.8: Arbre de défaillance « process » modifié
A partir du niveau SIL maintenant évalué, le plan de surveillance se construit en déduction
directe de la grille précédente. Le tableau suivant résume les contrôles ainsi définis pour
surveiller les anomalies process à effet potentiellement sécuritaires de notre rasoir.
Europe Qualité
Services
Produit : Rasoir
Date : 1/05/09
Date : 1/04/09 Indice : A
Indice : A
N°
Opération
Intitulé de
l'opération
Caractéristique
Tolérance /
limite
10
Montage lames
Angle de coupe
des lames
Selon plan
CC
Monteur
lames
Gabarit
1 fois par jour
10 : Montage
lames
100%
100%
Néant
NC sur fiche
d'anomalie
3 ans
Longueur des
lames
Selon plan
CC
Contrôleur
d'entrée
Pied à
coulisse
Etalonnage
1fois/an
Contrôle
d'entrée
5 pièces
1 fois par lot
Néant
NC sur fiche
d'anomalie
3 ans
Longueur contrelames
Selon plan
CC
Contrôleur
d'entrée
Pied à
coulisse
Etalonnage
1fois/an
Contrôle
d'entrée
5 pièces
1 fois par lot
Néant
NC sur fiche
d'anomalie
3 ans
Blocage du lot +
retour fournisseur
contre-lames
3 ans
Blocage + tri à
100% du lot
produit depuis
dernier contrôle
OK
Gabarit de
montage
30
40
Collage
lubrifiant
Nature lubrifiant
Soudage tête sur
Tête lubrifiant
manche
Selon plan
CC
Régleur
Vérification Opération où
Taille du
Fréquence
moyen de
est fait le
prélèvement du contrôle
contrôle
contrôle
Vérification
Panoplie
des pièces 10 : Montage
de pièces types tous les
lames
mois
Archivage
Mode
Mode d'enregisAction si contrôle
de l'enregisopératoire
trement
non-conforme
trement
1
1fois / jour
Néant
Sur fiche
maintenance
TPM
Blocage du lot +
retour fournisseur
lames
Blocage du lot +
retour fournisseur
lames
Selon
CC
nomenclature
Contrôleur
d'entrée
Chromatographe
Etalonnage
1fois/an
Contrôle
d'entrée
5 pièces
1 fois par lot
Néant
NC sur fiche
d'anomalie
3 ans
Blocage du lot +
retour fournisseur
lubrifiant
Selon
CC
nomenclature
Contrôleur
d'entrée
Chromatographe
Etalonnage
1fois/an
Contrôle
d'entrée
5 pièces
1 fois par lot
Néant
NC sur fiche
d'anomalie
3 ans
Blocage du lot +
retour fournisseur
têtes
Tableau 4.5 : Plan de surveillance des caractéristiques sécuritaires du rasoir
Ce plan de surveillance ne contenant que les caractéristiques dont les défaillances
impacteraient potentiellement la sécurité de l’utilisateur, chaque ligne portera la mention
Page 189/226
Chapitre 4
« CC » pour « Caractéristique Critique ». Ce premier plan de surveillance sera complété des
autres caractéristiques « moins critiques » définies à partir de l’AMDEC.
6.
Notre approche de détermination du plan de surveillance par l’AMDEC
processus
(cf. § 4)
Caractéristiques
sécuritaires
intégrant un ET
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
fabrication
Oui
(cf. §5)
(cf. §5.2)
Non
(cf. §5.3)
Le produit fait-il
(cf. § 4)
(cf. §6)
Non
Autres
Non
par D=Cobj/O*G
(cf. §6.2.3)
Oui
(cf. §6)
Occurrence forte ?
Oui
(cf. §6.2.2)
Au dire des industrialisateurs de l’ensemble des entreprises avec lesquelles nous avons
travaillé, l’élaboration des plans de surveillance se fait toujours en fonction des analyses de
risque de type AMDEC Processus relatives à la fabrication du produit : « Une analyse de
risque type AMDEC Processus sert de donnée d’entrée au plan de surveillance » [PSA, 1997].
Cependant, le calcul de la criticité par la formule C = O x G x D pose le plan de surveillance
comme donnée d’entrée de l’AMDEC et non comme donnée de sortie ! Ceci amène à définir
un plan de surveillance prévisionnel de façon préalable ; puis, si l’AMDEC révèle des
manques, le plan de surveillance est renchéri de nouveaux contrôles.
Les démarches classiques d’AMDEC processus nécessitent donc une approche séquentielle
Plan de surveillance prévisionnel AMDEC Plan de surveillance révisé ; approche qui
nous paraît coûteuse et peu efficace, et qui engendre notamment trois inconvénients
majeurs que nous argumenterons dans ce paragraphe.
1. Non primeur des actions de maîtrise sur les actions de contrôles.
2. Sur-contrôle potentiel, particulièrement cher et anti-flux.
3. Démarche chronophage qui nécessite de façon inutile un plan de surveillance
prévisionnel.
Fort de ce constat, nous partirons dans ce paragraphe de l’exemple établi par la
méthodologie AMDEC Processus classique pour en pointer les dysfonctionnements ; puis
nous proposerons une nouvelle façon de faire consistant à construire les deux livrables que
sont l’AMDEC Processus et le plan de surveillance en simultané. L’objectif de notre approche
étant de construire un plan de surveillance au juste nécessaire tout en réduisant les temps
d’analyse, par le renforcement de la pertinence de l’analyse AMDEC.
Page 190/226
Chapitre 4
Reprenons l’AMDEC Processus de la fabrication du rasoir réalisée selon l’approche classique
telle qu’elle a été décrite dans le chapitre N°2 :
Produit : Rasoir
Pilote : Nicolas S.
Date : 1/05/09
PROCESSUS
Opérations
(libellé)
1
2
1
production
2
Attente production
CC
3
Transfert mauvaise
référence lames
Oxydation des lames
4
Montage impossible
en OP 10
5
Montage impossible
en OP 10
Causes de
l'anomalie
mises en œuvre
Plan de
surveillance
6
Choc avec
transpalette
7
8
Erreur cariste
longue
Environnement
humide
10
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
20
Montage des lames
30
Collage lubrifiant
40
Soudage tête sur
manche
43
Mise en carton
44
Mise en stock des
cartons
45
Stockage cartons
produits finis
Oubli d'une lame
NOTES
PROCESSUS
CS
Anomalie (libellé)
(N°)
Retour client
Lames trop sorties
CC
l'utilisation
lames
l'emploi
CS
contre-lames
l'utilisation
lubrifiant
prévu / existant
C action
9
12
10 11
Rien
1
4
10
40
Autocontrôle
bordereau
8
4
6
192
défini à 12h
Contrôle aspect en
10 à 100%
Erreur monteur
Formation monteur
Gabarit pose
déréglé
Gabarit pose
déréglé
Profondeur
boutrollage trop
faible
Maintenance gabarit
pose 1fois / mois
Maintenance gabarit
pose 1fois / mois
Contrôle lames en
41
Contrôle lames en
41
Contrôle lames en
41
1
4
1
4
1
4
1
4
8
6
4
192
8
10
1
80
8
4
1
32
6
8
4
192
13
1
Mesure envisagée
Délai
Fait quoi ?
Pour quand ?
O' G D' C'
14
15
16
17 18 19 20
Mise en place d'un
J. François C. contrôleur qualité en début
d'atelier
2
François B.
3
Ségolène R.
Contrôle lames en
41
Mauvais réglage
robot
Rien
Contrôle lames en
41
6
10
4
240
4
MarieGeorges B.
Erreur opérateur
Rien
Contrôle aspect en
42
6
3
7
126
5
Olivier B.
US
US 1fois / mois
42
2
4
7
56
Pression de
soudure trop forte
3
3
7
63
Client floué
Erreur robot
Rien
Rien
1
7
10
70
Recherche cartons
dans stock
Erreur cariste
Feuille de stock
Audit "5S"
3
3
8
72
stockage maxi et
nombre de cartons
gerbés maxi
1
4
10
40
Cartons invendables
=> Retour usine
Durée de stockage
trop longue
Stockage conditions
humides
Gerbage trop
nombreux
1
4
10
40
1
4
10
40
US 1fois / mois
42
Rien
RESULTATS
espérés
Qui ?
Rien
Prise de jeu =>
Inconfort de rasage
N° Responsable
O G D
tête / manche
carton
endroit
Page :
CLIENT
PRODUIT
Indice : A
Sem 35
8
4
2
64
Mise en place capteur
présence lame
Sem 40
8
6
1
48
boutrollage
Sem 40
2
8
4
64
Sem 38
2
10
4
80
Sem 40
1
3
7
21
Mise en place d'un gabarit
de postionnement contrelames
Mise en place collage par
robot
Tableau 4.6 : AMDEC Processus de la fabrication du rasoir
6.1.1. Problème N°1 : Non primeur des actions de maîtrise sur les actions de contrôles
Ce problème est illustré par les deux premières actions correctives de notre exemple.
De même qu’en AMDEC Produit, pour réduire la criticité d’une anomalie jugée trop
importante, l’industrialisateur peut théoriquement jouer sur chacun des critères composant
cette variable :
- Pour réduire l’Occurrence, il est nécessaire d’analyser le processus d’élaboration de
la caractéristique, d’en définir les paramètres influents et de verrouiller ces
paramètres par un système mécanique (notion de Poka-Yoke) ou par un contrôle
pertinent desdits paramètres afin qu’ils n’évoluent pas dans le temps.
Ce type d’action se traduit forcement par des dépenses d’investissement sur le
process.
- Réduire la note de Détection revient à contrôler mieux - ou généralement plus - la
caractéristique client. Ainsi cette action se traduit souvent par l’augmentation des
fréquences de contrôle ou la mise en place de nouveaux postes de contrôle.
Ce type d’action engendre donc nécessairement un accroissement des coûts de
fonctionnement du process.
- La Gravité quant à elle, représentant la puissance de l’impact de l’anomalie sur le
client, n’est généralement pas modifiable (hors reprise du design de la pièce).
Raisonner sur la criticité, produit des critères d’Occurrence, de Gravité et de Détection ne
privilégie, de fait, aucun de ces trois critères. Ainsi les actions de confinement (réduction du
critère D), sont jugées d’efficacité égale aux actions de maîtrise (réduction du critère O).
Page 191/226
Chapitre 4
Partant du postulat que pour ne pas livrer d’anomalies, mieux vaut ne pas les fabriquer, la
méthode que nous proposerons dans le sous-paragraphe suivant, privilégie les actions de
maîtrise aux actions de contrôle (au sens français du terme) lorsque l’occurrence naturelle
de l’anomalie est élevée (supérieure à 5 par exemple) ; et ne conserve les actions de
contrôle que pour isoler les quelques anomalies résiduelles potentielles.
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Nous pourrions compléter notre argumentaire avec le cas d’espèce présenté à la dernière
ligne de l’AMDEC relative à l’opération de montage des lames (opération N°10). La question
ici mise en avant est : « Est-il opportun de laisser le processus créer des anomalies, bien qu’il
n’y ait pas de risques pour le client ».
Ce problème montre que sur les trois axes de la satisfaction du client (conformité, coût,
délai), l’AMDEC classique ne travaille que sur l’axe conformité. Ainsi, laisser le processus
mettre de la valeur ajoutée sur des pièces non-conformes pénalise inévitablement l’axe
coût. Ceci ne peut donc être acceptable qu’à titre exceptionnel. Aussi, la méthode que nous
proposons ne préconise cette approche que lorsque l’occurrence naturelle est faible (en
dessous de 5 par exemple).
6.1.2. Problème N°2 : Sur-contrôle potentiel
Ce problème est illustré par les lignes relatives à l’opération N°2 de notre exemple.
Ces lignes montrent un niveau de criticité de 4 obtenu par une Occurrence de 1, une Gravité
de 4 et une Détection de 1.
Ainsi, notre industrialisateur a décidé de contrôler de façon très poussée (contrôle à 100%
donnant une note de détection de 1) une anomalie potentielle, alors qu’il n’arrive jamais
(occurrence à 1) ! Le contrôle étant invariablement un anti-flux et un générateur de coûts,
nous sommes là face à un exemple typique de sur-qualité.
La méthode que nous proposons au paragraphe 6.1.3 définit l’effort de détection à fournir
en fonction de l’occurrence et de la gravité par la formule :
C
D=
OxG
6.1.3. Problème N°3 : Perte de temps dans la réalisation des AMDEC
Ce problème est également illustré par les lignes relatives à l’opération N°2 de notre
exemple.
A l’analyse de ces lignes, on peut se poser la question suivante : « Est-il intéressant de
rechercher les causes d’un défaut qui n’arrive jamais (ou quasi jamais) ? ».
La réponse est évidemment non. Aussi, nous proposons de limiter la recherche des causes
aux anomalies à occurrence forte (supérieure à 5 par exemple). Cette recherche de cause,
étant limitée à un nombre réduit d’anomalies, peut être effectuée de la façon la plus
poussée qui soit, sans être antinomique avec la notion d’industrialisation rapide.
6.2. Notre approche pour réaliser les AMDEC Processus
Tout comme l’approche que nous avons proposée en conception, la méthode que nous
proposons ici vise à rédiger un plan de surveillance, en simultané avec l’AMDEC Processus,
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Chapitre 4
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
tel qu’il soit dimensionné au juste nécessaire de façon à ce que chaque anomalie potentielle
soit traitée à « ISO-Risque ».
Les grandes étapes sont les suivantes :
1. Rechercher les anomalies potentielles et en rechercher les effets par une approche
AMDEC classique.
2. Coter l’occurrence de ces anomalies et rechercher une Action Corrective pour
réduire les occurrences les plus fortes.
3. Définir le plan de surveillance nécessaire et suffisant pour obtenir l’objectif de
criticité souhaité
6.2.1. Recherche des anomalies potentielles
Comme pour l’AMDEC Classique, nous proposons de commencer par la recherche
exhaustive des anomalies potentielles qui pourraient être générées à chaque opération
élémentaire du processus. Ces anomalies correspondent à la non-réalisation des données de
sortie desdites opérations (l’enchaînement et la détermination des données de sortie de
chacune des opérations élémentaires étant caractérisés par le diagramme de flux).
Nous recherchons ensuite les effets de ces défauts au niveau du client (et ce à quelque
niveau de client que ce soit : opérations avals internes, client aval externe, final, ou état).
Puis, et dès à présent, nous cotons l’occurrence et la gravité de chacune des anomalies
recensées sur une échelle classique allant de 1 à 10.
L’ordre des étapes étant ici modifié par rapport à l’AMDEC classique, nous proposons un
nouveau formulaire d’analyse qui bouleverse l’ordre des colonnes pour le mettre en phase
avec notre approche comme le montre le dessin ci-après.
EQS
Demandeur
Animateur
Flux
N°
Opération
AMDEC PROCESSUS
Client
EQS
Nicolas S.
François F.
CC : C. Critique
CS : C. Spéciale
Boutrollage
contre-lame
40
43
44
45
Collage
lubrifiant
Soudage tête
sur manche
O
8
1
8
Retour client
1
8
lames
8
lubrifiant
tête / manche
Mise en carton
carton
Mise en stock Rangement au mauvais
des cartons
endroit
Stockage
cartons
produits finis
6
6
l'utilisation
l'emploi
l'utilisation
SURVEILLANCE
0
Rev 1
Résultat
Détection (plan
D
D
C VJR
de surveillance)
cal
réel
-D-
4
6
CC 10
4
CS
8
CC 10
3
3
1
Client floué
7
3
Recherche cartons
dans stock
3
1
Cartons invendables
=> Retour usine
4
3
Mesures prises
Doc No :
Indice :
Page :
Objectif criticité
4
Prise de jeu =>
Inconfort de rasage
2
Causes anomalies
Processus
Assemblage rasoir
Date
14/07/07
Seuil d'occurrence
5
4
6
1
A
ACTIONS
Effets anomalies
CC
G
(Effets potentiels)
CS
-GMontage impossible en
OP 10
Montage impossible en
OP 10
Lames trop sorties
contre-lames
30
N° AMDEC
Ind. AMDEC
Anomalies
Potentielles
-O-
Transfert carton
lames du stock
1
MP vers zone
Transfert mauvaise
référence lames
production
Attente
2
Oxydation des lames
production
Montage des
10
Oubli d'une lame
lames
20
Produit
BIC JET
4
Tableau 4.7 : Recherche des anomalies et des effets dans notre formulaire d’AMDEC
Processus
Page 193/226
Chapitre 4
6.2.2. Rechercher des Actions correctives pour réduire les occurrences les plus élevées
Comme nous l’avons dit au chapitre 2, la recherche des causes est une étape primordiale
pour la bonne connaissance du processus. Cependant, cette recherche de causes nécessite
généralement de longues analyses pour être pertinente (Brainstorming, plan d’expériences,
etc...). Aussi, dans un souci d’efficience, il nous semble qu’elle doit être limitée aux
anomalies qui ont le plus de chances d’arriver…
Nous proposons donc de fixer un seuil d’occurrence à partir duquel il est nécessaire de
lancer la recherche des causes (la valeur 5, milieu des grilles classiques, nous semble une
bonne valeur, mais il appartient au groupe de définir le seuil qui lui semble le plus pertinent
en fonction de ses objectifs qualité et de ses grilles de cotation de l’occurrence).
Dans l’exemple de notre rasoir, la recherche des causes pour les anomalies dont
l’occurrence est supérieure ou égale à 5 a donné les résultats suivants :
EQS
Demandeur
Nicolas S.
Animateur
François F.
Flux
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
AMDEC PROCESSUS
N°
Opération
O
1
30
40
43
44
45
1
8
Lames trop sorties
8
lames
8
contre-lames
Collage
lubrifiant
Soudage tête
sur manche
8
lubrifiant
tête / manche
Mise en carton
carton
des cartons
endroit
Stockage
cartons
produits finis
6
6
6
OP 10
OP 10
1
Date
14/07/07
A
Seuil d'occurrence
5
4
Retour client
Mesures prises
Page :
Objectif criticité
SURVEILLANCE
Résultat
D Détection (plan de D
C VJR
cal surveillance) -D- réel
Erreur cariste
4
CC
CS
6
Erreur monteur
10
Gabarit pose déréglé
4
Profondeur boutrollage
trop faible
8
CC 10 Mauvais réglage robot
3
3
Prise de jeu =>
Inconfort de rasage
3
1
Client floué
7
3
Recherche cartons
dans stock
3
1
Cartons invendables
=> Retour usine
4
2
Causes anomalies
0
Rev 1
4
l'utilisation
l'emploi
l'utilisation
Indice :
Ind. AMDEC
ACTIONS
Effets anomalies
CC
G
(Effets potentiels)
CS
-G-
Doc No :
Processus
Assemblage rasoir
N° AMDEC
Anomalies
Potentielles
-O-
Transfert carton
lames du stock
MP vers zone
Transfert mauvaise
production
référence lames
Attente
2
Oxydation des lames
production
Montage des
10
Oubli d'une lame
lames
Boutrollage
contre-lame
Produit
BIC JET
CC : C. Critique
CS : C. Spéciale
1
20
Client
EQS
Erreur opérateur
4
Tableau 4.8 : Recherche des causes pour les anomalies à occurrence les plus élevées
La cause connue, reste à définir le moyen d’éviter sa survenue ou mieux, de l’éradiquer
purement et simplement. Ainsi, en opération 30 (collage) du processus de réalisation de
notre rasoir, le groupe a décidé d’investir dans un robot de positionnement de la plaquette
lubrifiante en lieu et place de l’opérateur, supprimant par là-même les erreurs de
positionnement de la plaquette lubrifiante due à une inattention opérateur.
Pour les opérations où la suppression de la cause du défaut est impossible, charge à
l’industrialisateur de trouver une action corrective qui en réduise la fréquence d’apparition.
Ainsi pour limiter le taux d’erreurs des monteurs de lames (OP10), il a été décidé de
procéder à une nouvelle formation des titulaires du poste de montage.
Les actions envisagées, le groupe de travail devra redéfinir les nouvelles occurrences des
anomalies telles qu’elles devraient être après la mise en place desdites actions.
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Chapitre 4
Le tableau ci-après montre l’évolution de notre analyse AMDEC à ce stade :
EQS
AMDEC PROCESSUS
Demandeur
Nicolas S.
Animateur
François F.
Flux
N°
Opération
O
1
40
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
43
44
45
Collage
lubrifiant
Soudage tête
sur manche
1
OP 10
OP 10
1
Date
14/07/07
Ind. AMDEC
A
Seuil d'occurrence
5
4
8
Retour client
6
Lames trop sorties
8
l'utilisation
8
lames
6
l'emploi
6
l'utilisation
6
Mesures prises
Erreur cariste
Sensibilisation
caristes
Erreur monteur
CC 10 Gabarit pose déréglé
CS
4
8
trop faible
3
3
Prise de jeu =>
Inconfort de rasage
1
Client floué
7
3
Recherche cartons
dans stock
3
1
Cartons invendables
=> Retour usine
4
2
Causes anomalies
Page :
Objectif criticité
SURVEILLANCE
0
Rev 1
D
cal
Résultat
Détection (plan de D
C VJR
surveillance) -D- réel
4
4
lubrifiant
tête / manche
Mise en carton
carton
des cartons
endroit
Stockage
cartons
produits finis
Indice :
ACTIONS
Effets anomalies
CC
G
(Effets potentiels)
CS
-G-
contre-lames
30
8
Doc No :
Processus
Assemblage rasoir
N° AMDEC
Anomalies
Potentielles
-O-
Transfert carton
lames du stock
MP vers zone
Transfert mauvaise
production
référence lames
Attente
2
Oxydation des lames
production
Montage des
10
Oubli d'une lame
lames
Boutrollage
contre-lame
Produit
BIC JET
CC : C. Critique
CS : C. Spéciale
1
20
Client
EQS
Erreur opérateur
Formation monteur
Maintenance gabarit
pose 1fois / mois
Maintenance gabarit
pose 1fois / mois
boutrollage
Mise en place d'un
gabarit de
postionnement
contre-lames
Mise en place
collage par robot
Sem
25
J. François C.
3
J. François C.
3
François B.
2
François B.
2
Ségolène R.
3
Sem
38
Marie-Georges
B.
4
Sem
40
Olivier B.
1
Sem
25
Sem
40
Sem
40
Sem
40
4
3
Tableau 4.9 : Recherche des Actions Correctives pour les anomalies à occurrence les plus
élevées
6.2.3. Construction du plan de surveillance au juste nécessaire
Considérant que plus la détection est loin dans le flux, plus elle est large en spectre (elle
détecte tous les défauts produits plus en amont), il serait donc judicieux de positionner le
contrôle de la caractéristique le plus près possible du client final, au contrôle final par
exemple. Mais, plus la détection est loin dans le flux, plus on va mettre de la valeur
ajoutée sur une pièce qui sera jugée non conforme. Cependant, ce point n’est pas
préjudiciable si les pièces non-conformes sont peu nombreuses.
L’approche que nous préconisons est donc de définir la position du contrôle des
caractéristiques en fonction de l’occurrence et de la gravité de chacune des anomalies
correspondantes de telle façon que chacune de ces caractéristiques soit traitée à ISO-risque.
Ainsi, nous proposons de suivre la méthodologie suivante :
1. Se fixer un niveau de risque objectif (objectif de criticité) : Cobj.
2. Calculer le niveau de détection nécessaire et suffisant par la formule D = Cobj .
OxG
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Chapitre 4
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
3. Définir la position de la détection grâce à notre grille de cotation évaluée en fonction
de la position du contrôle dans le flux :
Note
Détection à coup sûr à l'opération
génératrice du défaut
1
Détection à coup sûr à l'opération suivant
l'opération génératrice du défaut
3
Détection à coup sûr en interne
5
Détection à coup sûr au contrôle final
7
Pas de détection
10
Tableau 4.10 : notre grille de détermination de la position du contrôle en fonction de la note
de détection
Ainsi, dans notre exemple, nous nous sommes fixés un objectif de criticité de 100. La
position des différentes détections définies en fonction de l’occurrence et de la gravité des
anomalies a donné le résultat suivant :
EQS
Demandeur
Animateur
Flux
N°
AMDEC PROCESSUS
Client
EQS
Nicolas S.
François F.
CC : C. Critique
CS : C. Spéciale
Opération
Anomalies
Potentielles
-O-
Transfert carton
lames du stock
MP vers zone
Transfert mauvaise
production
référence lames
Attente
2
Oxydation des lames
production
Montage des
10
Oubli d'une lame
lames
O
Boutrollage
contre-lame
40
43
44
45
Collage
lubrifiant
Soudage tête
sur manche
Effets anomalies
CC
G
(Effets potentiels)
CS
-G-
8
1
4
8
Retour client
6
Lames trop sorties
8
l'utilisation
8
lames
6
l'emploi
6
l'utilisation
6
1
lubrifiant
tête / manche
Mise en carton
carton
des cartons
endroit
Stockage
cartons
produits finis
Processus
Assemblage rasoir
1
A
Date
Seuil d'occurrence
Indice :
14/07/07
5
ACTIONS
OP 10
OP 10
contre-lames
30
N° AMDEC
Ind. AMDEC
1
20
Produit
BIC JET
Se fixer un
objectif de
Doc No :
criticité
!0
Causes anomalies
Mesures prises
Erreur cariste
Sensibilisation
caristes
Erreur monteur
D
cal
CS
4
8
trop faible
Résultat
3
D
C VJR
réel
25
Rien
10
40
v
8,33
Contrôle au contrôle final
7
84
j
25
Rien
10
40
v
j
J. François C.
3
5,56
Détection en interne
5
90
François B.
2
5
Détection en interne
5
100
j
François B.
2
12,5
5
40
v
Ségolène R.
3
4,17
3
72
v
Marie-Georges
B.
4
2,5
Détection à l'opération
1
40
v
Olivier B.
1
Détection en interne (même
contrôle que ci-dessus)
Détection à l'OP suivante
(OP30)
33,3
Rien
10
30
v
4
12,5
Rien
10
80
j
3
3
11,1
Rien
10
90
j
1
Client floué
7
14,3
Rien
10
70
v
3
11,1
Rien
10
90
j
25
Rien
10
40
v
Recherche cartons
Erreur opérateur
J. François C.
Détection (plan de
surveillance) -D-
Prise de jeu =>
Inconfort de rasage
2
3
Sem
25
Sem
25
Maintenance gabarit Sem
pose 1fois / mois
40
Maintenance gabarit Sem
pose 1fois / mois
40
Mise en place butée Sem
boutrollage
40
Mise en place d'un
gabarit de
Sem
postionnement
38
contre-lames
Mise en place
Sem
collage par robot
40
Formation monteur
100
SURVEILLANCE
4
4
Rev 1
Page :
Objectif criticité
dans stock
Déterminer 3le niveau
de détection nécessaire et
Cartons invendables
4
=> Retour usine
suffisant pour 1obtenir
l’objectif
de criticité donné par
D=Cobjectif/OxG
Tableau 4.11 : Détermination de la position du contrôle en fonction de la note de détection
Comme il se peut que par facilité, on positionne un contrôle plus tôt que ce que le calcul
prévoit (il est évident ici qu’on contrôlera les lames trop sorties au même endroit que les
lames trop rentrées), nous proposons de recalculer la note de criticité finale en fonction du
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Chapitre 4
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
niveau de détection réellement appliqué. Un petit indicateur visuel (Vert, Jaune, Rouge)
peut alors être prévu en bout de ligne qui s’affiche selon les règles suivantes :
- Rouge : Criticité obtenue supérieure à la criticité objectif.
- Jaune : Criticité obtenue comprise entre la criticité objectif et 80% de cette valeur.
Vert : Criticité obtenue inférieure à 80% de la criticité objectif.
La position du contrôle définie, reste à définir le mode de détection (SPC, contrôle à 100 %,
etc...).
Considérant que le meilleur mode de détection d’une anomalie dépend du mode de
défaillance du processus qui a entraîné cette anomalie, nous proposons de définir le
meilleur mode de détection grâce notre grille de choix inédite (voir ci-dessous) qui prend en
compte :
- Le type d’anomalie étudiée (décalage en position, augmentation de dispersion ou
défaut erratique)
- la façon dont l’anomalie apparaît (brutale ou en dérive),
- la réversibilité de cette anomalie au niveau du processus (nous appelons un défaut
réversible un défaut qui cesse tout seul sans intervention humaine, et un défaut
irréversible un défaut qui nécessite une intervention au niveau du processus pour
cesser de ce produire),
- le caractère prévisible ou non du phénomène (présence d’un événement causal ou
non).
- Erreur outil
- Erreur lot MP
- Changement consignes
- Redémarrage machine
(mise en stabilisation)
Copeau collé sur butée
quelques temps
- Casse outil
- Collision pièces
Brutale
Contrôle 1ère pièce produite après événement
causal
- Contrôle 1ères pièces produites après
événement causal
- Poka -Yoke
Position
Réglage machine au
démarrage sans attente
sa stabilisation
Dérive
SPC mesure (moyenne) avec prélèvements
rapprochés suite à événement causal
Défauts de localisation
suite à outil mal centré
dans la broche
- Contrôle 100% (sur caractéristique ou
paramètre)
- SPC mesure (moyenne), fréquence rapide
- Contrôle libératoire : Prélèvement + tri
arrière si NC
- SPC mesure (moyenne)
- Contamination puis
dillution
- Problème régulation
- Variation conditions
ambiantes
Mise en raisonnance
suite au démarrage
d'une autre machine
- Usure outil
- Encrassement filtre
- déréglage machine
- Casse d'un guidage
machine
Brutale
Contrôle dispersion sur échantillon suite à
événement causal
événement causal
- SPC mesure (dispersion), fréquence rapide
- SPC Mesure (dispersion)
Dispersion
Mauvais serrage outil
après changement
ambiantes
- Usure d'un foret
- Prise de jeux
Dérive
SPC mesure (dispersion) avec prélèvements
Erratique
Redescente
Prévisibilité
sans objet
Sans objet
Réversible
Irréversible
Prévisible
- Oubli / Erreur
humaine
- Pollution ponctuelle
MP
- Copeau collé
- Contrôle 100% auto (sur caractéristique ou
paramètre)
- Poka-Yoke
- SPC attributs ou contrôle selon ISO2859-1
Réversible
Sans objet
Irréversible
Imprévisible
Tableau 4.12 : Définition du meilleur mode de détection en fonction du mode de défaillance
process
Page 197/226
Chapitre 4
Ainsi, eu égard aux modes de défaillances analysés, le groupe de travail a décidé de mettre
en œuvre les modes de détection suivants :
EQS
Demandeur
Animateur
Flux
N°
1
AMDEC PROCESSUS
Client
EQS
Nicolas S.
François F.
CC : C. Critique
CS : C. Spéciale
N° AMDEC
Ind. AMDEC
Opération
Anomalies
Potentielles
-O-
Transfert carton Dégradation des lames
lames du stock
MP vers zone
Transfert mauvaise
production
référence lames
O
1
OP 10
4
8
Attente
production
Oxydation des lames
1
4
10
Montage des
lames
Oubli d'une lame
8
Retour client
6
Lames trop sorties
8
l'utilisation
Boutrollage
contre-lame
lames
6
l'emploi
6
l'utilisation
6
contre-lames
30
40
43
44
45
Collage
lubrifiant
Soudage tête
sur manche
lubrifiant
tête / manche
Mise en carton
carton
des cartons
endroit
Stockage
cartons
produits finis
14/07/07
5
Causes anomalies
Mesures prises
Erreur cariste
Sensibilisation
caristes
CS
8
3
J. François C.
3
Maintenance gabarit
pose 1fois / mois
Sem
40
François B.
2
Maintenance gabarit
pose 1fois / mois
Sem
40
François B.
2
Profondeur boutrollage Mise en place butée Sem
trop faible
boutrollage
40
Ségolène R.
3
Sem
38
Marie-Georges
B.
4
Sem
40
Olivier B.
1
3
J. François C.
Sem
25
4
Sem
25
Formation monteur
Erreur monteur
Erreur opérateur
Mise en place d'un
gabarit de
postionnement
contre-lames
Mise en place
collage par robot
0
Rev 1
Page :
Objectif criticité
100
Résultat
SURVEILLANCE
4
2
8
Date
Seuil d'occurrence
ACTIONS
Effets anomalies
CC
G
(Effets potentiels)
CS
-G-
Doc No :
Indice :
Processus
Assemblage rasoir
1
A
OP 10
20
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Produit
BIC JET
D
cal
Détection (plan de
surveillance) -D-
D
C VJR
réel
25
Rien
10
40
8,33
Contrôle libératoire de la
référence lames 1 fois / lot en
OP 42 (contrôle final)
7
84
j
25
Rien
10
40
v
5
90
j
5
100
j
5
40
v
3
72
v
1
40
v
Contrôle à 100% du Nb de
lames par caméra en OP41
(Détection en interne)
Contrôle à 100% de la position
5
des lames par caméra en
OP41 (Détection en interne)
Contrôle à 100% de la position
12,5
des lames par caméra en
OP41 (Détection en interne)
Détection par SPC mesure sur
4,17 la profondeur de boutrollage à
l'OP suivante (OP30)
Contrôle des 1ères pièces
produites après chaque réglage
2,5
robot par opérateur OP20
(détection à l'opération)
5,56
v
33,3
Rien
10
30
v
4
12,5
Rien
10
80
j
3
11,1
Rien
10
90
j
3
Prise de jeu =>
Inconfort de rasage
1
Client floué
7
14,3
Rien
10
70
v
3
Recherche cartons
dans stock
3
11,1
Rien
10
90
j
1
Cartons invendables
=> Retour usine
4
25
Rien
10
40
v
2
Tableau 4.13 : Mode de détection des anomalies de fabrication de notre rasoir
Les points « Que contrôler ? », « Où contrôler ? » et « Comment contrôler ? » du plan de
surveillance étant ainsi définis, il ne reste plus qu’à compléter les autres rubriques pour
finaliser le document.
Le plan de surveillance ainsi créé par le groupe est présenté ci-dessous. Ce plan de
surveillance complète celui réalisé avec l’arbre de défaillance pour les défaillances critiques.
Afin de bien visualiser les surveillances mises en œuvre suite à l’analyse AMDEC, nous les
avons mises en rouge.
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Chapitre 4
Europe Qualité
Services
Date : 1/05/09
Date : 1/04/09 Indice : A
N°
Opé- Intitulé de l'opération Caractéristique
ration
Tolérance /
limite
du stock MP vers zone Référence lames
production
Selon plan
Angle de coupe
des lames
Selon plan
Longueur des
lames
Longueur contrelames
1
10
20
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Produit : Rasoir
Montage lames
CS Responsable
CC du contrôle
Moyen de
contrôle
Indice : A
Vérification Opération où
Taille du Fréquence du
moyen de
est fait le
prélèvement
contrôle
contrôle
contrôle
Archivage
Action si contrôle
Mode
Mode d'enregisde l'enregistrement
non-conforme
opératoire
trement
Blocage pièces
fabriquées depuis
démarrage du lot
Blocage du lot +
retour fournisseur
lames
Blocage du lot +
retour fournisseur
lames
Blocage du lot +
retour fournisseur
contre-lames
Blocage + tri à
100% du lot
produit depuis
dernier contrôle OK
Contrôleur
final
Visuel
Néant
42 : Contrôle
aspect
1 pièce
1 fois par lot
Néant
NC sur fiche
d'anomalie
3 ans
CC
Monteur
lames
Gabarit
1 fois par jour
10 : Montage
lames
100%
100%
Néant
NC sur fiche
d'anomalie
3 ans
Selon plan
CC
Contrôleur
d'entrée
Pied à
coulisse
Etalonnage
1fois/an
Contrôle
d'entrée
5 pièces
1 fois par lot
Néant
NC sur fiche
d'anomalie
3 ans
Selon plan
CC
Contrôleur
d'entrée
Pied à
coulisse
Etalonnage
1fois/an
Contrôle
d'entrée
5 pièces
1 fois par lot
Néant
NC sur fiche
d'anomalie
3 ans
10 : Montage
lames
1
1fois / jour
Néant
Sur fiche
maintenance
TPM
3 ans
41 : Contrôle
sortie lames
100%
100%
Néant
Néant
Néant
Ejection pièces nonconforme
41 : Contrôle
sortie lames
100%
100%
Néant
Néant
Néant
Ejection pièces nonconforme
Vérification
Panoplie de des pièces
CC
Régleur
pièces
types tous les
mois
Passage pièce
Automatique
Caméra
type 1 fois /
équipe
Passage pièce
CC Automatique
Caméra
type 1 fois /
équipe
Gabarit de
montage
Selon plan
Nombre de
lames montées
Selon plan
Taux de sortie
des lames
Selon plan
Profondeur
boutrollage
Selon plan
CS
Opérateur
Jauge
profondeur
Etalonnage
1fois/an
30 : Collage
lubrifiant
5 pièces
1 fois par
heure
Procédure
SPC
Carte de
contrôle
3 ans
Position contrelame
Selon plan
CC
Opérateur
Gabarit
Etalonnage
1fois/an
20 :
boutrollage
5 pièces
Après chaque
réglage robot
Néant
NC sur fiche
d'anomalie
3 ans
30
Collage lubrifiant
Nature lubrifiant
Selon
CC
nomenclature
Contrôleur
d'entrée
Chromatographe
Etalonnage
1fois/an
Contrôle
d'entrée
5 pièces
1 fois par lot
Néant
NC sur fiche
d'anomalie
3 ans
40
Soudage tête sur
manche
Tête lubrifiant
Selon
CC
nomenclature
Contrôleur
d'entrée
Chromatographe
Etalonnage
1fois/an
Contrôle
d'entrée
5 pièces
1 fois par lot
Néant
NC sur fiche
d'anomalie
3 ans
Blocage + tri à
100% des pièces
produites depuis
Blocage + tri à
100% des pièces
produites depuis
Blocage du lot +
retour fournisseur
lubrifiant
Blocage du lot +
retour fournisseur
têtes
Tableau 4.14 : Plan de surveillance terminal du processus de réalisation de notre rasoir
L’approche que nous avons présentée ci-dessus permet d’accroître considérablement
l’intérêt de l’AMDEC Processus. Plutôt que de voir l’AMDEC comme une validation du
processus d’industrialisation, elle devient un élément au cœur de ce processus en
fournissant deux livrables forts utiles :
- L’analyse des défaillances potentielles
- La construction du plan de surveillance – au juste nécessaire.
En renforçant les livrables d’une telle analyse, on diminue proportionnellement le coût
apparent de celle-ci en la rendant ainsi encore plus attractive.
7.
Approche globale de sécurisation d’une industrialisation par la matrice
d’impact complète.
La construction du plan de surveillance grâce à l’AMDEC Processus telle que nous l’avons
proposée au paragraphe précédent, présente l’avantage de produire un plan de surveillance
au juste nécessaire mais conserve un des inconvénients majeurs inhérent à toute approche
AMDEC Processus qu’est son aspect chronophage. En effet, l’AMDEC Processus, de par son
mode de réalisation qui consiste à suivre les opérations du flux de production, nécessite
immanquablement un temps de réalisation relativement long, pas toujours compatible avec
des délais d’industrialisation de plus en plus tirés comme le souligne Kim et Al [Kim 2004].
Aussi, nous proposons ici une approche plus rapide, dans la mouvance des concepts actuels
de « Lean Design » [Mascitelli, 2004]. Cette approche, dérivée de l’AMDEC Processus, ne
part pas des opérations du flux mais de la liste des caractéristiques à réaliser du produit (les
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Chapitre 4
différentes cotes). Pour bien la distinguer des méthodes classiques, nous lui avons donné le
nom de « matrice d’impact complète ».
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Reprenant le principe utilisé au paragraphe précédent qui dit que la puissance de contrôle
d’une caractéristique doit être proportionnelle au niveau de risque inhérent à cette
caractéristique, nous reprenons l’équation de la criticité utilisée en AMDEC :
Criticité = Occurrence * Gravité * Détection
Pour l’écrire sous la forme :
Criticité
Détection =
Occurrence * gravité
Ainsi, le risque (criticité) étant fixé, le niveau de détection doit dépendre de la gravité de
l’anomalie redoutée et de son occurrence. L’objectif des deux premières parties de la
matrice d’impact sera de déterminer ces deux éléments.
La troisième partie de la matrice d’impact servira à construire le plan de surveillance.
Dans sa quatrième et dernière partie, nous proposons une approche d’évaluation de la
qualité prévisionnelle du produit à partir des capabilités espérées ou calculées sur le produit
ou sur un produit similaire.
7.1. Analyse de la gravité associée à chaque caractéristique du produit
La première partie de la « matrice d’impact complète » sert à déterminer l’importance de
chaque caractéristique des composants du système.
Ainsi, notre matrice reprend en ligne l’ensemble des caractéristiques du produit auxquelles
nous avions associé un niveau de gravité défini en fonction de l’impact sur l’ensemble des
fonctions attendues du système. La manière de réaliser cette première partie de la matrice
ayant déjà été décrite au chapitre 3 « Vers une maîtrise de risque efficiente en conception »
aux paragraphes 7 « Détermination de la relation fonction / caractéristique par la matrice
d’impact », et 9.2 « Recherche des effets et évaluation de la gravité de ces défaillances grâce
à la matrice d’impact » nous invitons le lecteur à se retourner vers ces paragraphes pour
une vision complète de la méthodologie.
Page 200/226
Chapitre 4
La mise en œuvre de cette première partie de la matrice d’impact complète réalisée sur
l’exemple de notre rasoir jetable avait donné le résultat suivant :
Fonction
Manche
Tête
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Lames
Contrelames
Lubrifiant
Capuchon
Cible et
Tolérances
Durabilité
Esthétisme
8
Durabilité
8
Taux d'allergies du
visage
5
10
rasages
85% ±
3%
> 90%
satisf.
<1‰
< 10
ppm
<1‰
1 an
mini
1 an
mini
> 90%
satisf.
5
5
5
10
10
10
5
5
2
5
Ф6 ± 0,5
Section
40%
40%
Caoutchouc
Nature
40%
70%
40 ± 0,3
Longueur
40%
10 ± 0,2
largeur
10%
Nature
10%
0 ± 1°
Position / manche
40%
37 ± 0,1
Longueur
7 ± 0,05
largeur
Inox
Nature
0,1 ± 0,02
10%
10%
40%
40%
70%
70%
40%
3
40%
0,1 ± 0,02
40%
10%
40%
39 ± 0,3
Longueur
9 ± 0,05
largeur
10%
Nature
10%
33 ± 0,1
Longueur
10%
70%
Nature
0 ± 1°
41 ± 0,3
Longueur
11 ± 0,2
largeur
Polyéthylène
Nature
10%
100%
40%
100%
100%
10
CC
10%
8
CS
10%
8
CS
10%
Polypropylène
CS
5
6
10%
40%
CC
4
9
10%
40%
Aloe
40%
70%
largeur
40%
40%
40%
Epaisseur
6
10
10%
10%
10%
1 ± 0,1
10%
40%
CC
/
CS
2
40%
100%
100%
10%
Polypropylène
0,3 ± 0,05
Fc5
Taux de coupures
3
Caractéristiques
Fc4
main
10
> 90%
rasages satisf.
Fc3
Confort tactile
1 an
mini
Fc2
Taux hygrométrie
surfacique
20N
Max
Fc1
Fiabilité
Durabilité
5 min ±
2 min
Confort de rasage
Effort de coupe
Objectifs
MTTF
Critères de
fonctionnels)
Temps de coupe
Fp2
Gravité
Pièces
Fp1
2
10%
10%
40%
4
10%
40%
40%
40%
10%
10%
70%
40%
40%
10%
9
10%
6
40%
70%
CS
2
40%
6
100%
100%
100%
100%
10
100%
CC
2
1
1
10%
3
ère
Tableau 4.15 : 1 partie de la matrice d’impact permettant de déterminer les gravités
associées à chaque caractéristique des composants du rasoir
7.2. Analyse de l’occurrence relative à chaque caractéristique du produit
Au paragraphe 6.2.3 « Construction du plan de surveillance au juste nécessaire », nous
avions montré que la façon de détecter au mieux une anomalie dépendait du mode de
défaillance process qui la générait (tableau 4.12). C’est à partir de cette relation que nous
proposons une méthodologie permettant d’évaluer rapidement les occurrences et ce de
façon beaucoup plus objective que les approches classiques décrites en 3.3 « AMDEC
Processus : Partie analyse quantitative » du chapitre 2.
Pour déterminer rapidement les occurrences, nous partons de l’hypothèse que, si le
processus de fabrication est capable, les anomalies sont le résultat d’un écart (dérive ou
déréglage) par rapport à une situation stable.
Ainsi, pour chaque caractéristique, nous proposons que le groupe d’analyse, constitué
d’expert du process étudié, évalue la capabilité attendue du processus de fabrication et
identifie le type d’écart qui pourrait survenir, pour calculer l’occurrence par la formule
suivante :
Obrut = D∑ Poids x mode de défaillance
Avec :
- MD : Mode de défaillance process pouvant générer l’anomalie sur la caractéristique
Page 201/226
Chapitre 4
- Poids : Poids attribué à chaque mode de défaillance process
- D : Difficulté de réalisation de la caractéristique en fonction de sa capabilité
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
7.2.1.
Détermination du mode de défaillance process pouvant générer une anomalie sur
la caractéristique
Le tableau rappelé ci-dessus proposait de classer les modes de défaillances process
susceptibles de générer une anomalie produit selon 4 critères :
- Le type d’anomalie étudiée (décalage en position, augmentation de dispersion ou
défaut erratique)
- la façon dont l’anomalie apparaît (brutale ou en dérive),
- la réversibilité de cette anomalie au niveau du processus (nécessité ou non d’une
intervention humaine pour cesser de la produire).
- le caractère prévisible ou non du phénomène (présence d’un événement causal ou
non).
Cependant, pour gérer l’occurrence, il nous semble que seul le caractère de « prévisibilité »
du mode de défaillance par l’opérateur est important. Ainsi, la première étape dans notre
approche d’évaluation de l’occurrence consiste, pour chaque caractéristique, à déterminer
si l’anomalie de la caractéristique peut être :
- Un décalage (brutal ou en dérive, en position ou en dispersion) suite à événement
causal prévisible par l’opérateur (comme un changement de lot de matière première
par exemple).
- Un décalage suite à événement causal imprévisible par l’opérateur (comme une
casse d’outil).
- Une défaillance erratique.
- Ou si l’anomalie se produit alors que le processus est parfaitement stable (problème
de sous capabilité par exemple).
L’objet de notre travail étant la construction du plan de surveillance opérationnel au juste
nécessaire, nous n’intégrons pas les changements de série comme événement causal
prévisible. En effet, la vérification de la bonne réalisation des caractéristiques lors d’un
redémarrage série est un élément de base dans la bonne marche d’un atelier, généralement
toujours pris en compte dans les procédures génériques. Ce cas ne fait donc pas partie du
champ de notre analyse.
Par exemple, si on reprend les caractéristiques du manche de notre rasoir réalisé
caoutchouc injecté, on peut imaginer que seul un événement imprévisible comme un
problème de régulation en température du moule puisse altérer la caractéristique section ;
la nature du manche étant elle toujours en caoutchouc, l’atelier ne disposant que de cette
matière (processus stable).
Par contre, les caractéristiques longueur et largeur de la tête pourront, elles, être mauvaises
au démarrage machine si la machine est froide (décalage suite à événement causal
prévisible par l’opérateur), ou avoir des variations si un problème se crée au niveau de la
régulation en température du moule d’injection (décalage suite à événement causal
imprévisible par l’opérateur)
De même, La seule façon de ne plus faire une tête en polypropylène serait une erreur de
matériau au moment du démarrage de la série mais, la procédure générique de démarrage
série prévoyant que l’opérateur doit systématiquement vérifier les premières tombées,
Page 202/226
Chapitre 4
nous ne prendrons pas en compte ce point et donc considèrerons que le processus est
stable vis-à-vis de cette caractéristique. A l’inverse, le montage de la tête sur le manche se
faisant manuellement à l’aide d’un gabarit, l’angle tête / manche peut être mauvais sur une
erreur de l’opérateur (Défaillance erratique) ou à cause de l’usure du gabarit (décalage suite
à événement causal imprévisible par l’opérateur).
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Ainsi, à partir de l’industrialisation prévue, il est donc généralement très rapide de
déterminer les modes de défaillances process redoutées.
7.2.2. Détermination d’un poids à chaque mode de défaillance process
A chaque mode de défaillance process redouté, nous avons affecté un poids allant de 1 pour
un processus stable à 4 pour les défaillances erratiques, ce type de défaillance étant
généralement très délicat à maîtriser pour l’industralisateur. De plus, considérant qu’un
événement imprévisible est toujours plus préjudiciable qu’un événement prévisible, aux
décalages suite à événement causal imprévisible par l’opérateur, nous avons donné un
poids de 3 et un poids de 2 pour les décalages suite à événement causal prévisible par
l’opérateur
Le tableau suivant résume ainsi les poids relatifs aux modes de défaillance process :
Mode de défaillance process
Processus stable
Décalage suite à événement causal
prévisible
Décalage suite à événement causal
imprévisible
Défaillance erratique
Poids
1
2
3
4
Tableau4.16 : Poids relatifs attribués à chaque mode de défaillance process
Ces valeurs, déterminées à partir de notre expérience, nous ont donné des résultats
satisfaisants quelque soit le produit étudié, libre au groupe d’analyse d’en choisir d’autres
en fonction de sa connaissance réelle de son propre processus.
7.2.3. Détermination de la difficulté de réalisation de la caractéristique
Dans notre calcul de l’occurrence, le cumul pondéré des défaillances process redoutées est
lui-même pondéré par un coefficient que nous avons appelé « Difficulté » déterminé en
fonction de la difficulté à réaliser les tolérances demandées. Ainsi, pour le manche,
respecter la caractéristique nature du caoutchouc semble très aisé, aussi la note de
difficulté sera basse. A l’inverse, la caractéristique « angle tête/manche », réalisée à la main,
aura toutes les chances d’être mauvaise car la tolérance demandée est de ± 1°. Ici, la note
de difficulté devra donc être forte.
Page 203/226
Chapitre 4
Ainsi, nous proposons d’utiliser les notes de difficulté présentées dans le tableau cidessous :
Libéllé
Cp (si connu)
Difficulté D
Cp > 3
1
2 < Cp < 3
2
1 < Cp < 2
4
Cp < 1
10
. Les variations attendues sont très
faibles devant les tolérances
. Tolérances très faciles à tenir
. Les variations attendues sont faibles
devant les tolérances
. Tolérances faciles à tenir
. Les variations attendues sont
importantes devant les tolérances
. Tolérances difficiles à tenir
. Les variations court termes attendues
sont supérieures aux tolérances
.Tolérances impossibles à tenir
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tableau 4.17 : valeurs du coefficient D en fonction de la difficulté à réaliser la caractéristique
Nous avons déterminé ce coefficient de 1 à 10 selon une échelle type « exponentielle » pour
renforcer le poids d’une anomalie relative à une caractéristique dont les tolérances ne
seraient pas compatibles avec la variabilité naturelle du processus de fabrication (capabilités
faibles). Evidement, là encore, libre à chaque utilisateur de définir les valeurs de capabilité
ou l’échelle du coefficient D en fonction de son propre processus.
7.2.4. Calcul de l’occurrence
Ainsi, à nos yeux, le calcul de l’occurrence d’une anomalie doit prendre en compte :
- Le nombre et le type de défaillances process qui peuvent l’entrainer.
- La marge qui existe entre la dispersion naturelle du process et la tolérance
Aussi, nous proposons de calculer l’occurrence de chaque caractéristique selon la formule
suivante :
Obrut = D∑ Poids x mode de défaillance
La note d’occurrence finale étant la valeur de Obrut minimisée à 1 et maximisée à 10 pour
retrouver les valeurs classiques de l’AMDEC.
Par exemple, la caractéristique « position / manche » de la tête avait 2 causes process
pouvant la générer :
- Un décalage suite à événement imprévisible dont le poids est de 3 (déréglage du
gabarit).
- Une défaillance erratique (erreur de l’opérateur) dont le poids est de 4.
La tolérance étant considérée comme globalement difficile à tenir (Note D=4), il en vient
une note d’occurrence Obrut de :
Obrut = 4x(3 + 4) = 28
Soit une note d’occurrence finale de 10.
Le mode de calcul ci-dessus constitue donc une aide précieuse pour service industrialisation
pour proposer une note d’occurrence en accord avec les grilles standards de l’AMDEC.
Page 204/226
Chapitre 4
Le tableau ci-dessous présente la partie « calcul de l’occurrence » réalisée pour les
caractéristiques de notre rasoir :
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tête
Lames
Contrelames
Lubrifiant
Capuchon
Dans le cas d'un évènement
causal identifié, noter le ici
Occurrence
4
Occurrence brut
Manche
3
Difficulté de tenue de la
caractéristique (par
rapport à la tolérance)
Pièces
2
Décalage suite à
événement causal
prévisible
Décalage suite à
événement causal
imprévisible
Processus stable
1
1
3
3
1
1
1
Caractéristiques
Cible et
Tolérances composants du produit
Ф6 ± 0,5
Section
Caoutchouc
Nature
40 ± 0,3
Longueur
1
1
1
1
Démarrage machine
2
10
10
1
1
Démarrage machine
2
10
10
1
1
1
4
28
10
10 ± 0,2
largeur
Polypropylène
Nature
0 ± 1°
Position / manche
1
37 ± 0,1
Longueur
1
1
3
3
7 ± 0,05
largeur
1
2
6
6
Inox
Nature
1
1
1
0,1 ± 0,02
1
3
12
10
0,1 ± 0,02
1
3
12
10
39 ± 0,3
Longueur
1
1
3
3
9 ± 0,05
largeur
1
3
9
9
Polypropylène
Nature
1
1
1
33 ± 0,1
Longueur
1
Changement d'outillage
2
6
6
1 ± 0,1
largeur
1
2
6
6
0,3 ± 0,05
Epaisseur
1
10
10
10
1
Aloe
Nature
0 ± 1°
41 ± 0,3
Longueur
11 ± 0,2
largeur
Polyéthylène
Nature
1
1
1
1
1
1
3
3
3
12
10
1
1
3
3
1
1
3
3
1
1
1
Mélange au changement de série
1
1
Changement type de production
Tableau 4.18 : 2ème partie de la matrice d’impact permettant de déterminer les occurrences
associées à chaque caractéristique des composants du rasoir
7.2.5. Réduction des occurrences les plus fortes
Tout comme pour l’approche proposée avec l’outil AMDEC (Cf. 6.2.2 : Rechercher des
Actions correctives pour réduire les occurrences les plus élevées), nous proposons, dès la
phase industrialisation, de tenter de réduire les occurrences les plus élevées afin de ne pas
laisser le processus réaliser trop de non-conformes, même si ces non-conformes seront
bloquées par une détection avant livraison au client.
Pour bien visualiser les occurrences les plus élevées, nous avons utilisé la fonction « mise en
forme conditionnelle » de notre tableau pour créer une sorte de Pareto allant du vert pour
les occurrences les moins élevées, à rouge pour les plus fortes en passant par jaune pour les
occurrences moyennes.
Charge donc à l’industrialisateur de rechercher les causes racine des occurrences les plus
élevées (rouge) pour rechercher une action corrective qui permettrait de réduire la note
d’Obrut.
Ainsi dans notre exemple, l’occurrence la plus élevée concerne la caractéristique « angle de
montage de la tête sur le manche » avec une note Obrut à 28. Cette caractéristique étant
Page 205/226
Chapitre 4
réalisée manuellement par l’opérateur, son mode de défaillance était essentiellement de
type erratique. Pour en réduire l’occurrence, il a été décidé de monter le rasoir non plus
manuellement mais grâce à un robot, engendrant un processus complètement stable sur
cette caractéristique. Grace à cette modification de mode de défaillance process,
l’occurrence de la caractéristique « angle de montage de la tête sur le manche » prendra
une note de 4.
Le montage par robot ayant été généralisé à tous les composants du rasoir, le tableau cidessous donne les nouvelles occurrences calculées :
Tête
Lames
Contrelames
Lubrifiant
Capuchon
Dans le cas d'un évènement
causal identifié, noter le ici
Occurrence
4
Occurrence brut
Manche
3
Difficulté de tenue de la
caractéristique (par
rapport à la tolérance)
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Pièces
2
Décalage suite à
événement causal
prévisible
Décalage suite à
événement causal
imprévisible
Processus stable
1
1
3
3
1
1
1
Caractéristiques
Cible et
Ф6 ± 0,5
Section
Caoutchouc
Nature
40 ± 0,3
Longueur
1
1
1
1
Démarrage machine
2
10
10
1
1
Démarrage machine
10 ± 0,2
largeur
2
10
10
Polypropylène
Nature
1
1
1
1
0 ± 1°
Position / manche
1
4
4
4
37 ± 0,1
Longueur
1
1
3
3
7 ± 0,05
largeur
1
2
6
6
Inox
Nature
1
1
1
1
0,1 ± 0,02
1
3
3
3
0,1 ± 0,02
1
3
3
3
39 ± 0,3
Longueur
1
1
3
3
9 ± 0,05
largeur
1
3
9
9
Polypropylène
Nature
1
1
1
33 ± 0,1
Longueur
1
2
6
6
1 ± 0,1
largeur
1
2
6
6
0,3 ± 0,05
Epaisseur
1
10
10
10
1
3
3
3
3
3
1
Aloe
Nature
1
0 ± 1°
1
1
41 ± 0,3
Longueur
1
1
3
3
11 ± 0,2
largeur
1
1
3
3
Polyéthylène
Nature
1
1
1
Mélange au changement de série
1
Changement type de production
Tableau 4.19 : 2ème partie de la matrice d’impact revue après mise en œuvre des actions
correctives pour réduire les occurrences
7.3. Définition du plan de surveillance
La mission première de l’opérateur étant de produire des pièces, le but de notre démarche
est clairement de ne laisser en contrôle « bord de ligne » que les contrôles nécessaires au
pilotage de la production. En effet, tout contrôle inutile dans une approche de type lean
manufacturing peut être vu comme un gaspillage qui fait souvent perdre beaucoup de
productivité [Sahoo, 2008]. Par exemple lorsqu’une anomalie est redoutée avec une
occurrence très faible, plutôt que de la surveiller en bord de ligne avec une fréquence
élevée, il est préférable de mettre en place un « contrôle libératoire fréquentiel » au
contrôle final et donc hors ligne, qui ne pénalise pas la production.
Page 206/226
Chapitre 4
ème
La 3
partie de notre matrice d’impact globale sert à donc déterminer le plan de
surveillance « au juste nécessaire » relatif aux caractéristiques listées, la puissance de
contrôle nécessaire résultant de l’analyse précédente en gravité et occurrence.
Tout comme pour notre approche de construction du plan de surveillance à partir de
l’AMDEC (Cf. 6.2.3 : Construction du plan de surveillance au juste nécessaire), nous
proposons de construire le plan de surveillance de telle façon que chaque caractéristique
soit traitée à ISO-Risque, en se fixant un objectif de criticité Cobj et en calculant le niveau de
détection nécessaire et suffisant par la formule D = Cobj .
OxG
Détermination de la position des contrôles
Par la formule Dcalculé = Cobj , on calcule le niveau de détection nécessaire et, en utilisant
OxG
une grille cotation de la détection (voir ci-dessous) construite en fonction de la position de
la détection dans le flux, on détermine où placer la détection de chaque caractéristique à
partir de la note D calculée.
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
7.3.1.
Note
1
Contrôle à l'opération génératrice du
défaut par opérateur
4
Contrôle en interne en interne par
opérateur
7
Contrôle au contrôle final
10
Pas de contrôle
Tableau 4.20 : Grille de détermination de la position du contrôle en fonction de la note de
détection
Dans notre exemple, nous nous sommes fixés un objectif de criticité de 100. La position des
différentes détections est définie de telle sorte que la note réelle de détection soit la plus
proche valeur inférieure de la note de détection nécessaire calculée, et ce pour chacune des
caractéristiques.
La note de détection réelle peut alors être renseignée et la criticité finale calculée. Ces 2
valeurs seront alors intégrées dans notre matrice.
Page 207/226
Chapitre 4
Le tableau suivant montre l’avancement de notre matrice à cette étape :
Tête
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Lames
Contrelames
Lubrifiant
Capuchon
3
5,56
X
1
1
10,00
X
Section
6
Nature
10
40 ± 0,3
Longueur
2
10
10
5,00
X
10 ± 0,2
largeur
4
10
10
2,50
X
Polypropylène
Nature
9
1
1
11,11
X
0 ± 1°
Position / manche
5
4
4
5,00
X
X
37 ± 0,1
Longueur
6
3
3
5,56
X
7 ± 0,05
largeur
3
6
6
5,56
X
Inox
Nature
10
CC
1
1
10,00
X
CC
CS
X
X
Criticité finale
3
Ф6 ± 0,5
Caoutchouc
Détection réelle
Dcalculée
Contrôle au contrôle
final
O
Contrôle en interne par
opérateur
Obrut
Contrôle à l'opération
génératice du défaut
par opérateur
Détection nécessaire
Contrôle au démarrage
série
Position du contrôle
Occurrence
Manche
CC
/
CS
100
Occurrence brut
Pièces
Caractéristiques
Cible et
Gravité
Objectifs
criticité :
D
C
4
72
10
100
4
80
1
40
10
90
4
80
X
4
72
X
4
72
10
100
96
X
0,1 ± 0,02
8
CS
3
3
4,17
X
X
4
0,1 ± 0,02
8
CS
3
3
4,17
X
X
4
96
39 ± 0,3
Longueur
2
3
3
16,67
X
10
60
9
9
2,78
X
1
1
11,11
X
9 ± 0,05
largeur
4
Polypropylène
Nature
9
33 ± 0,1
Longueur
2
6
6
8,33
X
7
84
1 ± 0,1
largeur
6
6
6
2,78
X
X
1
36
0,3 ± 0,05
Epaisseur
6
10
10
1,67
X
X
1
60
Aloe
Nature
10
3
3
3,33
X
X
1
30
0 ± 1°
2
3
3
16,67
X
10
60
41 ± 0,3
Longueur
1
3
3
33,33
X
10
30
11 ± 0,2
largeur
1
3
3
33,33
X
10
30
Polyéthylène
Nature
3
1
1
33,33
X
10
30
CS
CC
X
X
1
36
10
90
Tableau 4.21 : 3ème partie de la matrice d’impact : détermination de la position des contrôles
7.3.2. Détermination du mode de détection
La position de chacun des contrôles définie, reste à déterminer le mode de détection idoine.
En reprenant le tableau ci-dessous résumant le meilleur mode de contrôle en fonction du
mode de défaillance process envisagé, l’industrialisateur pourra choisira le meilleur mode
de détection pour chacune des caractéristiques.
Page 208/226
Chapitre 4
- Erreur outil
- Erreur lot MP
- Changement consignes
Copeau collé sur butée
quelques temps
- Casse outil
- Collision pièces
Brutale
Contrôle 1ère pièce produite après événement
causal
- Contrôle 1ères pièces produites après
événement causal
- Poka -Yoke
Position
Réglage machine au
démarrage sans attente
sa stabilisation
Dérive
Défauts de localisation
suite à outil mal centré
dans la broche
- Contrôle 100% (sur caractéristique ou
paramètre)
- Contrôle libératoire : Prélèvement + tri
arrière si NC
- Contamination puis
dillution
ambiantes
Mise en raisonnance
suite au démarrage
d'une autre machine
- Usure outil
- Encrassement filtre
- déréglage machine
- Casse d'un guidage
machine
Brutale
événement causal
événement causal
Dispersion
Mauvais serrage outil
après changement
ambiantes
- Usure d'un foret
- Prise de jeux
Dérive
Erratique
Redescente
sans objet
Sans objet
Réversible
Irréversible
Prévisibilité
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Prévisible
- Oubli / Erreur
humaine
- Pollution ponctuelle
MP
- Copeau collé
- Contrôle 100% auto (sur caractéristique ou
paramètre)
- Poka-Yoke
- SPC attributs ou contrôle selon ISO2859-1
Réversible
Sans objet
Irréversible
Imprévisible
Tableau 4.22 : Définition du meilleur mode de détection en fonction du mode de défaillance
process
Reste alors à définir le moyen de contrôle et la fréquence de prélèvement pour compléter la
partie plan de surveillance de notre matrice d’impact.
En thermes de moyen de contrôle, pour gagner en vitesse de contrôle, nous préconisons
d’utiliser des gabarits (contrôle à l’attribut) le plus souvent possible. Seulement ces outils ne
sont adaptés que pour détecter les décalages francs et brutaux (casse d’un outil par
exemple).
Pour les petits décalages ou les dérives, nous avons montré que le SPC à la mesure était la
méthode la plus adaptée. Cette méthode nécessite des systèmes de contrôle dits « à la
mesure » qui donnent des valeurs comme les pieds à coulisse ou les voltmètres.
La définition de la fréquence de contrôle pose toujours un problème aux entreprises. En
effet, « un délicat équilibre entre coût et sécurisation doit être trouvé » [Alfares, 1999] :
- Plus la pièce est chère, plus la fréquence doit être élevée.
- Plus la cadence de la machine est élevée, plus la fréquence doit être élevée.
- Plus le processus de fabrication est instable, plus la fréquence doit être élevée.
Mais à l’inverse,
- Plus le coût du contrôle est élevé (voire contrôle destructif), moins la fréquence doit
être élevée.
Comme le précise Susanta Kumar GAURI [Gauri, 2006], la fréquence de contrôle doit être
conditionnée par la variabilité du processus. La norme Française NFX 06-031 relative aux
cartes de contrôle [AFNOR, 1995] préconise ainsi de calculer la fréquence de contrôle selon
la formule proposée par René Cavé :
1
N*R
f= *
t
n
Page 209/226
Chapitre 4
avec
f = fréquence de prélèvement
n = nombre de pièces à prélever
R = nombre moyen de réglages pendant le temps t
N = Quantité moyenne produite pendant le temps t
Cependant, à cette approche mathématique, nous préférons calculer la fréquence de
contrôle sur la base du théorème de Shannon (théorème d’échantillonnage des signaux de
Wisquist-Shannon). Ainsi, l’application de ce théorème définit la fréquence de prélèvement
comme devant être supérieure à la fréquence moyenne d’intervention divisée par 4.
Attention cependant, pour faciliter l’appropriation du plan de surveillance par les
opérateurs, il peut être nécessaire d’homogénéiser les fréquences de contrôle pour
l’ensemble des caractéristiques suivies par le même opérateur. Dans ce cas évidemment, la
fréquence retenue sera la fréquence correspondant à la caractéristique suivie la plus
souvent.
Ф6 ± 0,5
Section
6
Caoutchouc
Nature
10
40 ± 0,3
Longueur
2
10 ± 0,2
largeur
4
Polypropylène
Nature
9
CS
3
5,56
Pac
1
10,00
Toucher
10
10
5,00
10
10
2,50
Pac
1
1
11,11
Visuel
SPC
Pac
SPC
SPC
5/heure
5/heure
5/heure
Pac
Pac
Criticité finale
Moyen
de
contrôle
Détection réelle
Moyen Méthode
Moyen Méthode
Moyen Méthode
taille et
taille et
taille et
de
de
de
de
de
de
fréquence
fréquence
fréquence
contrôle contrôle
contrôle contrôle
contrôle contrôle
1
3
CC
Contrôle au contrôle
final
Dcalculée
Contrôle en interne par
opérateur
O
Contrôle à l'opération
génératice du défaut
par opérateur
Obrut
Position du contrôle
Contrôle au démarrage
série
Détection nécessaire
CC
/
CS
Occurrence
Caractéristiques
Cible et
100
Occurrence brut
Objectifs
criticité :
Gravité
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Le tableau ci-dessous montre la 3ème partie « plan de surveillance » de la matrice d’impacte
globale réalisée pour notre rasoir :
D
C
4
72
10
100
4
Pac
80
1
40
10
90
80
0 ± 1°
Position / manche
5
4
4
5,00
Gabarit
Gabarit
4
37 ± 0,1
Longueur
6
3
3
5,56
Gabarit
SPC
5/heure
Pac
4
7 ± 0,05
largeur
3
6
6
5,56
Gabarit
SPC
5/heure
Pac
4
72
Inox
Nature
10
CC
1
1
10,00
Visuel
10
100
0,1 ± 0,02
8
CS
3
3
4,17
Gabarit
Tri à 100% Tri à 100%
Gabarit
0,1 ± 0,02
8
CS
3
3
4,17
Gabarit
Tri à 100% Tri à 100%
Gabarit
39 ± 0,3
Longueur
2
3
3
16,67
Pac
9 ± 0,05
largeur
4
9
9
2,78
Pac
Polypropylène
Nature
9
1
1
11,11
Visuel
CS
Longueur
2
6
8,33
Pac
1 ± 0,1
largeur
6
6
6
2,78
Pac
0,3 ± 0,05
Epaisseur
6
10
10
1,67
US
Aloe
Nature
10
3
3
3,33
Toucher
33 ± 0,1
6
CC
Tri à 100% Tri à 100%
SPC
5/heure
4
Pac
SPC
SPC
5/heure
Tri à 100% Tri à 100%
Attribut
1/heure
5/équipe
Pac
72
96
4
96
10
60
1
36
10
90
7
84
Pac
1
36
US
1
60
Toucher
1
30
0 ± 1°
2
3
3
16,67
Visuel
10
60
41 ± 0,3
Longueur
1
3
3
33,33
Pac
10
30
11 ± 0,2
largeur
1
3
3
33,33
Pac
10
30
Polyéthylène
Nature
3
1
1
33,33
Visuel
10
30
Tableau 4.23 : 3ème partie de la matrice d’impact : plan de surveillance de notre rasoir
7.4. Evaluation de la satisfaction client
La 4ème et dernière partie de la matrice d’impact permet d’évaluer la qualité prévisionnelle
du produit à partir des capabilités calculées sur le produit, ou en se basant de façon
prévisionnelle sur les capabilités issues de la fabrication d’un produit similaire.
Pour chaque caractéristique de la matrice d’impact, la valeur de capabilité Ppk est
transformée en note que nous avons appelée « note de capabilité » allant de 1 à 10 selon le
tableau ci-dessous (si la caractéristique ne fait pas l’objet d’un calcul de capabilité, la note
Page 210/226
Chapitre 4
est alors mise en fonction du niveau de conformité attendu sur cette caractéristique en
pourcentage ou ppm).
Ppk ≥ 2
p < 0,002 ppm
Note
"capabilité"
10
1,67 ≤ Ppk < 2
0,47 ppm > p ≥ 0,002 ppm
9
1,5 ≤ Ppk < 1,67
6,8 ppm > p ≥ 0,47 ppm
8
1,33 ≤ Ppk < 1,5
64 ppm > p ≥ 6,8 ppm
7
1,1 ≤ Ppk < 1,33
967 ppm > p ≥ 63 ppm
6
1 ≤ Ppk < 1,1
2700 ppm > p ≥ 967 ppm
5
0,9 ≤ Ppk < 1
6940 ppm > p ≥ 2700 ppm
4
0,75 ≤ Ppk < 0,9
2,44% > p ≥ 6940 ppm
3
0,5 ≤ Ppk < 0,75
13,4% > p ≥ 2,44%
2
Ppk < 0,5
p ≥ 13,4%
1
Capabilité Ppk
Proportion NC
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tableau 4.24 : Grille de détermination de la note de capabilité
Cette note de capabilité permet de calculer un niveau de satisfaction sur chacune des
fonctionnalités attendues par le client.
En effet, si par fonctionnalité, on calcule le ration entre la somme des contributions de
chacune des caractéristiques pondérées par la note de capabilité de chaque caractéristique,
et la somme des contributions de chacune des caractéristiques pondérées par la note
maximum possible lorsque toutes les notes de capabilité de ces caractéristiques sont à 10,
ce ratio représente en pourcentage le taux de satisfaction sur chacune des fonctionnalités.
rj =
∑ Contribution x Capabilité
∑ Contribution x 10
ij
i
ij
Page 211/226
Chapitre 4
Le schéma suivant montre le calcul du ratio proposé :
Manche
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tête
Longueur
10 ± 0,2
largeur
10%
Polypropylène
Nature
10%
0 ± 1°
Position / manche
8
5
5
5
5
10
10
10
5
5
2
79%
74%
70%
80%
84%
100%
84%
91%
94%
93%
60%
40%
40%
40%
70%
10%
10%
> 90%
< 1 ‰ 1 an mini 1 an mini
satisf.
100%
40%
40%
10%
9
40%
10
10%
10%
40%
40%
40%
40%
Capabilité
40%
Ppk
<1‰
< 10
ppm
Pp
> 90%
satisf.
Cp
85% ±
3%
%R&R
10%
Nature
40 ± 0,3
10
rasages
10
1 an mini
rasages
Note de capabilité
40%
Section
Caoutchouc
Esthétisme
87%
Durabilité
71%
Taux de
coupures
63%
Taux
d'allergies de
la main
8
Fc5
Confort
tactile
5
Fc4
Taux
hygrométrie
surfacique
3
Fc3
Fiabilité
Fc2
> 90%
satisf.
MTTF
20N
Max
Caractéristiques
Cible et
Ф6 ± 0,5
Durabilité
Objectifs
5 min ±
2 min
Fc1
Confort de
rasage
Pièces
Effort de
coupe
84,0%
Fp2
Temps de
coupe
Note
Qualité
Fp1
Taux
d'allergies du
visage
Fonction
Critères de
fonctionnels)
∑ Contribution x Note capabilité
∑ Contribution x 10
Durabilité
r=
7%
2,5
2
1,9
9
9%
3
2
1,9
10
12%
2,5
2,1
2
25%
1,8
1,3
1
10
70%
5
Capabilité : Note déterminée en
fonction de la capabilité de la
caractéristique
Ci : Contribution de la caractéristique
au critère i de la fonction considérée
Figure 4.10: Mode de calcul du taux de satisfaction de chacune des fonctionnalités
Afin de proposer à l’industrialisateur un indicateur global représentatif de qualité de
l’ensemble du produit fabriqué, nous proposons de calculer la somme des ratios de chaque
fonctionnalité client pondérés par leur note de gravité fonctionnelle.
Note_qualité_globale =
∑ ratio x gravité
∑ gravité
j
j
j
Ce taux que nous avons appelé « note de qualité globale » permet de comparer plusieurs
projets et/ou de juger de la qualité de l’industrialisation.
Page 212/226
Chapitre 4
Le schéma suivant montre le calcul du ratio proposé :
Note_qualité_globale =
∑ ratio x gravité
∑ gravité
j
j
10
rasages
85% ±
3%
> 90%
satisf.
<1‰
< 10
ppm
3
5
8
8
5
5
5
5
10
10
10
5
5
2
63%
71%
87%
79%
74%
70%
80%
84%
100%
84%
91%
94%
93%
60%
40%
10%
Section
Nature
40 ± 0,3
Longueur
largeur
10%
Polypropylène
Nature
10%
0 ± 1°
Position / manche
40%
40%
40%
70%
10%
10%
100%
40%
40%
> 90%
satisf.
10%
9
40%
10
10%
10%
40%
40%
40%
40%
40%
Ppk
Taux de
coupures
> 90%
satisf.
Pp
Taux
d'allergies de
la main
10
rasages
Cp
Confort
tactile
1 an mini
%R&R
Taux
hygrométrie
surfacique
20N
Max
Capabilité
Note de capabilité
Fiabilité
Esthétisme
Confort de
rasage
Durabilité
MTTF
Fc5
5 min ±
2 min
Caoutchouc
10 ± 0,2
Fc4
7%
2,5
2
1,9
9
9%
3
2
1,9
10
12%
2,5
2,1
2
25%
1,8
1,3
1
10
70%
5
Gj: Note de Gravité fonctionnelle
attribuée à la fonctionnalité j
rj : ratio de satisfaction de la
fonctionnalité considérée
Figure 4.11 : Mode de calcul de la note de qualité globale
Manche
Tête
Lames
Contrelames
Capuchon
> 90%
satisf.
10
rasages
85% ±
3%
> 90%
satisf.
<1‰
< 10
ppm
3
5
8
8
5
5
5
5
10
10
10
5
5
2
63%
71%
96%
79%
74%
70%
80%
84%
100%
84%
91%
94%
93%
60%
Ф6 ± 0,5
Section
40%
40%
Caoutchouc
Nature
40%
70%
40 ± 0,3
Longueur
10 ± 0,2
largeur
10%
Polypropylène
Nature
40%
10%
0 ± 1°
Position / manche
37 ± 0,1
Longueur
7 ± 0,05
largeur
Inox
Nature
0,1 ± 0,02
0,1 ± 0,02
39 ± 0,3
Longueur
9 ± 0,05
largeur
10%
Polypropylène
Nature
10%
100%
40%
> 90%
satisf.
10%
9
40%
10
10%
10%
10%
40%
10%
10%
40%
40%
40%
40%
40%
7%
Ppk
10
rasages
Pp
1 an mini
Cp
20N
Max
%R&R
Taux de
coupures
5 min ±
2 min
Capabilité
Note de capabilité
Taux
d'allergies de
la main
Esthétisme
Confort
tactile
Durabilité
Taux
hygrométrie
surfacique
Fc5
Fiabilité
Fc4
Confort de
rasage
Fc3
Objectifs
Caractéristiques
Cible et
33 ± 0,1
Lubrifiant
Fc2
MTTF
Pièces
Fc1
Durabilité
84,8%
Fp2
Critères de
fonctionnels)
Effort de
coupe
Note
Qualité
Fp1
Taux
d'allergies du
visage
Fonction
Durabilité
Le schéma suivant montre la quatrième partie de notre matrice d’impact globale relative à
l’étude de l’industrialisation du rasoir :
Temps de
coupe
tel-00450032, version 1 - 25 Jan 2010
Tête
Fc3
Objectifs
Caractéristiques
Cible et
Ф6 ± 0,5
Fc2
Durabilité
Manche
Fc1
Effort de
coupe
Pièces
Fp2
Critères de
fonctionnels)
Temps de
coupe
84,0%
Fp1
Taux
d'allergies du
visage
Fonction
Note
Qualité
Durabilité
j
2,5
2
1,9
1,9
9
9%
3
2
10
12%
2,5
2,1
2
25%
1,8
1,3
1
2
7%
2,5
1,6
0,6
3
14%
2
1,3
0,8
1,2
10
70%
40%
5
100%
70%
70%
10%
40%
40%
10%
40%
10%
6
28%
2,1
1,6
40%
10%
40%
10%
7
10%
40%
10%
100%
40%
100%
100%
10
10%
Longueur
10%
1 ± 0,1
largeur
70%
0,3 ± 0,05
Epaisseur
Aloe
Nature
10%
10%
40%
10%
40%
40%
40%
10%
10%
40%
10%
10%
40%
70%
40%
100%
100%
100%
2,1
1,4
1,4
7%
2,5
1,6
1,5
6
23%
1,8
1,6
1,2
10
70%
40%
28%
8
100%
10
5%
2,5
10
5%
2,5
2,3
2
6
25%
2
1,6
2,3
1,1
2
8
0 ± 1°
4
28%
1,4
1,3
0,9
41 ± 0,3
Longueur
10
7%
3
2,7
2,5
11 ± 0,2
largeur
100%
10
9%
2,8
2,5
2
Polyéthylène
Nature
10%
10
Tableau 4.25 : 4ème partie de la matrice d’impact : Calcul de la note qualité globale
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Chapitre 4
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La matrice d’impact globale telle que présentée dans ce paragraphe permet de synthétiser
en un seul document facilement réalisable avec un simple tableur, l’ensemble des analyses
qui devrait normalement être réalisées au cours d’une industrialisation comme :
- La déclinaison des fonctionnalités attendues du produit en caractéristiques
élémentaires de ses composants (normalement faite avec l’outil QFD).
- La hiérarchisation de ces caractéristiques élémentaires en fonction de leurs impacts
sur l’ensemble les fonctionnalités client (rarement formalisée).
- L’AMDEC Processus.
- La formalisation du plan de surveillance.
- Le retour d’information des capabilités attendues sur la qualité prévisible du produit.
Dans une démarche traditionnelle, chacune de ces étapes fait l’objet d’une analyse
spécifique et d’un document dédié faisant qu’il est souvent difficile d’avoir une cohérence
globale.
Mais cette approche, beaucoup plus rapide en termes de durée d’analyse, devrait, d’un
point de vue théorique, être moins exhaustive que l’AMDEC Processus classique,
notamment en termes de recherche de causes. Cependant, l’approche proposée ici a été
construite et testée en collaboration avec plusieurs entreprises, et malgré le reproche
exprimé ci-avant, l’intérêt qu’elle a démontré est d’une telle importance que la construction
de matrices d’impact fait désormais partie des outils obligatoires à mettre en œuvre dans le
cadre de l’industrialisation des processus de ces entreprises.
Sans forcément la généraliser tout de suite en mettant l’AMDEC au rayon des antiquités,
nous proposons de la restreindre, dans un premier temps, aux processus de réalisation pas
trop complexes ; libre aux utilisateurs de la généraliser à l’ensemble des processus, après
l’avoir testée et intégrée sur des cas « simples ».
8.
Dans le chapitre 2 consacré à la maîtrise de risque en fabrication, nous avions fait une
description relativement exhaustive des meilleures pratiques actuelles, en en soulignant les
principales difficultés d’application et nos conseils de mise en œuvre.
Cependant dans les entreprises, on constate que bon nombre de ces analyses de risque,
notamment les AMDEC Processus, ne sont réalisées que parce qu’elles sont demandées par
les clients dans le cadre de leur démarche d’assurance qualité. Il en résulte un certain rejet
de la part des groupes d’analyse et donc une perte d’efficacité au regard du temps passé
pour les réaliser.
Aussi, dans ce chapitre, nous avons proposé deux approches ayant pour but d’améliorer la
pertinence et la vitesse de réalisation des analyses de risque :
- La première basée sur les outils classiques (notamment l’AMDEC Processus) mais
menés selon un mode de réalisation qui nous est propre.
- La seconde, moins conventionnelle, que nous avons appelée « matrice d’impact
globale".
Le principe est de ne plus considérer les analyses de risque comme des outils de validation
du processus d’industrialisation mais, en renforçant les liens entre ces deux livrables que
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Chapitre 4
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sont les analyses de risque et le plan de surveillance, de construire un plan de surveillance
« lean », c'est-à-dire au juste nécessaire.
Dans notre première approche, le plan de surveillance est construit en deux phases :
- Pour les caractéristiques siglées « sécuritaires » lors de la conception, la puissance de
détection nécessaire est déterminée en fonction d’un niveau que nous avons appelé
SIL pour Safety Integrated Level ; ce niveau SIL correspondant au risque associé à
chacune des racines process de l’arbre de défaillance modélisant la combinatoire des
causes pouvant engendrer l’anomalie de ladite caractéristique sécuritaire.
- Pour les autres caractéristiques, le plan de surveillance associé est déterminé suite à
une AMDEC Processus. Cependant, cette AMDEC est menée selon un mode de
réalisation quelque peu novateur. En effet, après s’être fixé un seuil d’occurrence et
n’avoir recherché les causes des anomalies que dans le cadre de la mise en œuvre
d’actions correctives destinées à réduire les occurrences supérieures au seuil, la
position du contrôle de chaque caractéristique est déterminée en fonction de
l’occurrence restante et de la gravité de son anomalie afin que chaque
caractéristique soit traitée à ISO-risque ; le choix du mode de détection étant, quant
à lui, déterminée en fonction du mode de défaillance du process ayant généré ladite
anomalie.
Cependant, cette première approche, même si elle répond parfaitement à l’objet
d’améliorer la pertinence des analyses de risque, ne satisfait pas encore pleinement le
second but qu’est d’améliorer leur vitesse de réalisation.
La seconde approche que nous avons proposée dans ce chapitre répond, elle,
complètement à cet objectif par la construction d’un seul document que nous avons appelé
« matrice d’impact globale », facilement réalisable avec un simple tableur. Ainsi, notre
matrice d’impact regroupe :
- Une matrice fonctionnalités attendues du produit / caractéristiques élémentaires de
ses composants, permettant de hiérarchiser l’ensemble des caractéristiques
élémentaires des composants du système et donc d’en déterminer la gravité.
- Une analyse des causes de défaillances process susceptibles d’engendrer l’anomalie
de ces caractéristiques élémentaires et donc d’en déterminer l’occurrence.
- La formalisation du plan de surveillance relatif à chaque caractéristique construit en
fonction de couple occurrence – gravité et des modes de défaillance process afin que
chaque caractéristique soit traitée à ISO-Risque.
- Une analyse de la qualité globale du produit déterminé en fonction des valeurs de
capabilités attendues sur la chacune de ses caractéristiques.
Ainsi, par l’une ou l’autre des approches proposées ici, on élabore un plan de surveillance
construit au juste nécessaire rendant ces approches très attractives, aussi bien pour
l’industrialisateur qui voit là un moyen de diminuer significativement la durée et donc le
coût de ces analyses de risque tout en en améliorant l’utilité, que pour le producteur qui
voit son volume de contrôle diminuer.
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Conclusion
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CONCLUSION
« Au sein de cet environnement
instable et turbulent, un seul
élément reste constant: le
changement »
Tenzin Gyatso (14ème Dalaï-Lama)
1935 -
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Conclusion
Conclusion
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A notre connaissance, aucun recueil récent ne traite l’ensemble de la problématique de la
maîtrise des risques lors du déploiement de processus de conception comme de fabrication.
Aussi, dans cette thèse, nous avons tout d’abord voulu faire ce travail de synthèse par la
description de l’ensemble des outils et méthodologies classiquement mis en œuvre dans le
cadre de la conception ou de l’industrialisation de produits nouveaux, avant de proposer
notre propre approche, fruit d’une quinzaine d’années d’expérience sur ces sujets auprès de
diverses entreprises industrielles de tout secteur.
Dans le premier chapitre, nous avons décrit les différents outils d’analyse de risque
classiquement mis en œuvre en conception. Parmi toutes les approches possibles, nous
avons choisi de prendre comme référence les méthodologies déployées dans le cadre de la
Sureté de Fonctionnement des systèmes « automobile », secteur d’activité à notre avis le
plus facilement transposable à l’ensemble des secteurs industriels de conception de
systèmes complexes (électroménager, électronique grand public, etc…).
Nous avons ainsi décrit les quatre grands outils de la Sureté de Fonctionnement que sont :
- Les analyses fonctionnelles dont l’objet est de rechercher puis de formaliser
l’ensemble des fonctionnalités attendues par le client.
- Les Analyses Préliminaires de Risques (APR) dont l’objet est de rechercher, de façon
macroscopiques, l’ensemble des macro-risques inhérents à la conception du système
étudié afin de pouvoir mettre en œuvre toutes les solutions techniques ou
méthodologiques pour les maîtriser.
- Les AMDEC Produit (Analyse des Modes de Défaillance, de leurs Effets et de leur
Criticité) dont l’objet est d’analyser l’ensemble des défaillances potentielles d’un
système en termes de niveau de risque (combinaison des paramètres d’occurrence,
de gravité et de détectabilité) afin de prioriser et puis de déterminer les actions
correctives en termes de conception qu’il serait nécessaire de mettre en œuvre pour
réduire les niveaux de risques les plus élevés.
- Les arbres de défaillances dont l’objet est de rechercher l’ensemble des causes et
leur combinatoire en termes de « ET » et de « OU », pouvant entrainer une
défaillance donnée. De tels arbres, outre l’intérêt de la représentation schématique
de la mécanique pouvant générer la défaillance, permettent :
∗ De déterminer le niveau de robustesse du système par la notion de « niveaux
de coupe » (nombre de causes élémentaires nécessaire à la survenue de
l’événement redouté).
∗ D’allouer les objectifs de fiabilité à chaque « fournisseur » de composant en
fonction de sa position dans l’arbre.
∗ De déterminer la fiabilité d’un système complet à partir de la connaissance de
la fiabilité de chacune des racines de son arbre.
Ces outils ont été décrits de la façon la plus pédagogique possible afin que le lecteur puisse,
s’il le désire, suivre le « mode d’emploi », en autonomie, sur ces propres conceptions.
Dans ce chapitre, nous avons également procédé à une analyse critique, encore non
proposée dans la littérature, des différentes grilles de cotation des AMDEC Produit
proposées par les principaux constructeurs automobiles (Les « big three » américains au
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Conclusion
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travers leur QS 9000, les constructeurs allemands au travers le VDA, PSA et Renault), analyse
critique qui nous a permis de proposer nos propres grilles, « best of » des grilles
constructeur, à notre avis très facilement transposables à la majorité des industries
concepteurs de systèmes complexes.
Dans le second chapitre, nous avons continué ce travail de description des différents outils
d’analyse de risque classiquement mis en œuvre, mais cette fois dans le cadre de
l’industrialisation des systèmes. Ont ainsi été décrits :
- Le diagramme flux (process flow chart) qui permet de décrire l’enchainement de
l’ensemble des opérations élémentaires du flux, en précisant les données de sortie
de chacune de ces opérations (une épaisseur, un diamètre, un parallélisme, etc…)
ainsi que les principaux paramètres process influant sur ces données de sorties (une
pression, une température, une vitesse, etc…).
- L’AMDEC Processus dont l’objet est d’analyser le niveau de risques inhérents à
chaque opération élémentaire du diagramme de flux par l’évaluation de la criticité
relative à chaque défaut potentiel (non réalisation des données de sorties de
l’opération), produit des critères d’occurrence (probabilité d’apparition du défaut),
de gravité (puissance de l’impact du défaut sur le client) et détection (aptitude du
défaut à se faire détecter eu égard au plan de surveillance mis en œuvre).
Tout comme au chapitre 1, nous avons également réalisé dans ce chapitre une analyse
critique des différentes grilles de cotation de l’AMDEC Processus proposées par les
principaux constructeurs automobiles, avant de proposer les nôtres.
Cependant, force est de constater que la mise en œuvre de ces outils, aussi efficaces soientils, nécessite un temps si long qu’il est industriellement irréaliste d’imaginer les appliquer à
l’ensemble des fonctions, composant ou opérations de fabrication d’un système complexe.
Aussi, on remarque que, dans la majorité des entreprises, ces analyses sont soit faites à la
« va-vite », soit réalisées partiellement, d’où un niveau de qualité / fiabilité inacceptable
dans notre société moderne.
Aussi, comme le suggère Ronald Mascitelli dans son éditorial du Journal of Advanced
Manufacturing Systems consacré au « Lean Design » [Mascitelli, 2005], il nous faut proposer
une nouvelle boite à outils pour permettre aux entreprises de conserver un niveau de risque
acceptable dans un contexte de développement de plus en plus rapide de systèmes de plus
en plus complexes et innovants. C’est dans cette optique que nous avons proposé dans les
deux derniers chapitres de ce recueil une méthodologie globale de maîtrise des risques.
En nous appuyant sur les méthodologies d’analyses classiques, notre contribution a porté
sur la proposition d’outils méthodologiques nouveaux, et sur l’adaptation de certains outils
classiques par une foultitude de petites améliorations dans leur mise en œuvre, afin de
rendre la démarche de sécurisation moins chronophage et donc plus pertinente que les
approches classiques.
Notre travail a ainsi été construit autour de 2 grandes idées :
1- Toutes les défaillances, selon leur impact client, ne doivent pas être traitées avec la
même puissance d’analyse et donc pas avec les mêmes outils.
2- Les modes de validation et de détection doivent constituer la donnée de sortie pour
les analyses de risque, de telle sorte que les documents opérationnels, que sont les
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plans de validation et surveillance, soient construits au juste nécessaire en fonction
de l’occurrence et de l’impact client de chacune des défaillances envisagées.
Nous avons ainsi proposé de faire les analyses de risque en deux passes : la première,
complète en termes de couverture de champ mais peu profonde en termes de puissance
d’analyse servant à paramétrer la seconde, beaucoup plus poussée mais seulement réalisée
sur les points clés. L’outil de paramétrage ici utilisé est l’APR (Analyse Préliminaire de
Risque) que nous avons revisité pour aiguiller les analyses à réaliser pour construire les
plans de validation et surveillance.
Ainsi, pour les défaillances à impact de type sécuritaire, nous avons proposé de construire
les plans de validation et surveillance en fonction du niveau SIL (Safety Integrated Level) issu
de notre adaptation de l’outil arbre de défaillance et de la norme de sécurité fonctionnelle
CEI 61508.
Pour les autres défaillances, les modes de détection ou validation seront issus d’analyses de
risque de telle sorte que chaque défaillance soit traitée à ISO Risque grâce à la formule :
D = C / O.G. Pour mener notre approche, nous utiliserons :
- Soit l’outil AMDEC classique mais mis en œuvre selon une méthodologie innovante
pour être plus en phase avec les principes posés plus haut.
- Soit un outil complètement nouveau, issu du QFD, que nous avons appelé « matrice
d’impact globale », cet outil présentant l’avantage se synthétiser, sur un même
document :
∗ La hiérarchisation des caractéristiques élémentaires des composants du
système, en fonction de leur impact sur les fonctionnalités attendues par le
client.
∗ L’analyse de risque type AMDEC Processus.
∗ La formalisation du plan de surveillance.
∗ Une estimation de la qualité globale du produit en fonction des niveaux de
capabilité attendus sur les différentes caractéristiques de composants.
Ce dernier outil ayant été particulièrement conçu pour la construction de plans de
surveillance de systèmes pas trop complexes.
Pour rester en phase avec la plupart des organisations industrielles, nous avons également
séparé notre approche en deux chapitres, un consacré à la construction de plan de
validation pour les phases conception (le chapitre 3) et un consacré à la construction des
plans de surveillance en phase industrialisation (le chapitre 4).
Par les outils et méthodologies proposés dans ce recueil, a priori directement applicables
dans bon nombre d’industries car déjà testées en conditions réelles de multiples fois, nous
espérons avoir apporté une pierre significative à l’édifice de la sécurisation des
développements.
En effet, par leur mise en œuvre, on diminue significativement la durée et donc le coût
apparent des analyses de risque tout en en améliorant la pertinence. Les plans de validation
et de surveillance qui en découlent, généreront un volume de validations / détections à
mettre en œuvre réduit car construits au juste nécessaire.
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Grace à notre approche, nous espérons que les analyses de risque ne soient plus perçues
comme une contrainte, aussi bien par les chefs de projets que par les équipes d’analyse euxmêmes, mais comme un réel moyen de faire progresser la qualité / fiabilité des produits à
coût maitrisé en euros comme en heures, éléments indispensables à la survie de nos
entreprises dans le contexte macro-économique actuel.
Cependant, les approches proposées ici pour réduire les temps de construction et améliorer
l’efficacité des plans de validation comme des plans de surveillances, peuvent être qualifiées
de méthodologiques Les perspectives de recherche qui apparaissent à la suite de ce travail
portent, à notre avis, sur les façons d’accélérer sur les façons d’accélérer encore la mise en
œuvre de notre approche grâce notamment à l’utilisation de l’outil informatique par :
- La constitution de bases de données de risque génériques, construites à partir des
conceptions antérieures et disponibles sur le réseau interne des entreprises [Huang,
2000], pour permettant aux groupes de travail de réaliser leurs analyses et
notamment les APR avec un maximum de vitesse et un minimum de variabilité.
- La formalisation des liens entre AMDEC Produit et AMDEC Processus, qui permettrait
de créer automatiquement la trame de l’AMDEC Processus à partir des risques
évalués en AMDEC Produits. On pourra noter que de tels liens ont déjà été ébauchés
par des logiciels de type de ceux développés par la société TDC, mais ils ne
permettent pas encore de construire l’AMDEC Processus « automatiquement ».
- Enfin, la méthodologie innovante que nous avons proposée sur la recherche de la
note d'occurrence dans la matrice d'impact mérite d'être encore améliorée. En effet
dans le cas de processus connus comme l'usinage, l'injection, etc., la sélection des
items à risque devrait pouvoir être générée en automatique à partir des logiciels
intégrés de dessin type CATIA. On pourrait ainsi imaginer que le projeteur voie
automatiquement et en temps réel l’impact en termes de risques de chaque pièce
dessinée ou caractéristique cotée et donc disposer dès la CAO d'une matrice
d'impact en grande partie générée automatiquement.
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Bibliographie
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BIBLIOGRAPHIE
« Une bibliothèque, c’est le
carrefour de tous les rêves de
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Julien Green
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